1.安裝Anaconda

官方下載連結：[選擇匹配自己系統環境的版本](https://www.continuum.io/downloads)
個人百度雲盤下載連結：

• 開啟terminal，輸入如下命令，然後按 enter
• 閱讀提示，按 enter–>q–>yes–>yes
• 注意：

Do you wish the installer to prepend the Anaconda2 install location 
to PATH in your /home/tingting/.bashrc ? [yes|no] 
[no] >>> 
You may wish to
 
 edit your .bashrc or prepend the Anaconda2 install location: 
$ export PATH=/home/tingting/anaconda2/bin:$PATH 
Thank you for installing Anaconda2!

沒有注意這個資訊，沒有管，結果安裝完anaconda後，不能使用，是由於，Anaconda的bin路徑並沒有被新增到PAHT環境變數中，所以需要在命令列中輸入如下命令：
export PATH=/home/yourUserName/anaconda2/bin:$PATH
即將anaconda的bin路徑新增到環境變數PATH中

如果上述情況仍然沒有作用：那麼修改檔案/etc/profile

vi /etc/profile
export PATH 更改為：
export PATH="/home/username(你的使用者名稱)/anaconda2/bin"

其他修改path的方法：修改PATH

2.安裝Pytorch

特別注意：剛剛安裝好Anaconda2後，需要重新開啟一個terminal視窗，進行後續操作
參考：安裝Pytorch

• 注意選擇，要是GPU可以被支援 選擇CUDA8.0執行以下命令：

conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith

• 其他情況執行以下命令：

conda install pytorch torchvision -c soumith

3.安裝tensorflow GPU版

• 安裝CUDA8.0
  單純的下載後安裝基本無法成功，安裝檔案有1.8G，參考：Installer-type選擇deb（network）
  參照下圖：
  
  執行以下語句：

Installation Instructions:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

• 安裝cudnn
  下載cuDNN:官網地址選擇v5.1
  百度雲下載地址：cuDNNv5.1
  
  執行以下命令：

tar xvzf cudnn-8.0-Linux-x64-v5.1.tgz 
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn.so* /usr/local/cuda/lib64 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so*

• 用Anaconda安裝tensorflow
  首先新建一個conda環境，命名為tensorflow,如果之前已有tensorflow那麼就命名為tensorflowGPU

conda create -n tensorflow Python=2.7
#啟用以上環境，並在以上環境中安裝tensorflow；（其實就是把../anaconda2/tensorflow 放在PATH 中）
source activate tensorflow
#由於使用conda安裝的tensorflow只有CPU版本，所以我們使用pip安裝，
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl 
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
#如此，便完成GPU版本的tensorflow安裝。使用完畢後，需要關閉tensorflow環境
source deactivate

4.在jupyter環境中使用tensorflow模組

source activate tensorflow
conda install ipython
pip install jupyter

若以上執行步驟中出現CondaHTTPError & HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.SSLError(SSLError(SSLError
那麼可以修改conda的配置檔案/home/yourusername/.condarc如下：
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
show_channel_urls: true
ssl_verify: False
這樣就可以成功安裝ipython，參考1：https://conda.io/docs/install/central.html#ssl-verification
參考2：https://conda.io/docs/config.html#channel-locations-channels
conda config –show 檢視目前配置檔案狀態
沒有驗證後進行安裝
source activate tensorflow
conda install ipython

當輸入 which ipython 得到 /home/username/anaconda2/envs/tensorflow/bin/ipython
which jupyter 出現： /home/vitamin/anaconda2/envs/tensorflow/bin/jupyter時說明 此時執行jupyter 可以使用tensorflow模組了

5.Anaconda中(Python2和Python3)的切換

安裝包：

使用conda命令進行一些包的安裝和更新，不要擔心，so easy！
conda list
列出所有的已安裝的packages

conda install name
name是需要安裝packages的名字，比如，我安裝numpy包，輸入上面的命令就是：
conda install numpy
單詞之間空一格，然後回車，輸入y就可以了

注意：在windows系統中：直接用命令：activate py3；啟用python3系統。

6.測試

進入以下目錄並執行python命令，如下，進行測試

cd …/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/mnist

python convolutional.py