大家好，我是帅气小伙，我要开始探索人工智能了！其实也不是难的事情，写这篇文章的目的是，记录自己在安装Tensorflow的过程，方便以后查看；帮助广大朋友搭建学习环境。如果大家能看到这篇文章，就证明我已经成功地搭建了学习环境，安装步骤是可靠的。
前言
1.我为什么要学习Tensorflow？
因为我想学Linux，学python，学docker，学git，学tensorflow，就是这么贪心。
2.如何克服在Linux上的水土不服？
我自己本身沉浸在windows的图形界面不能自拔，但是换去了Linux的命令行操作模式，显然会感到不舒服。
首先我们必须在安装虚拟机的时候，装纯英文版。一切畏惧命令行的根本原因在于，你害怕记英语单词。
然后我们必须强迫自己去用命令行，一开始不懂命令行没关系，多去查就知道了，在搜索时前缀 “Linux用命令行实现XXXX”，这样搜到的基本是命令行的了。
最后就是多看多学多练了，花了时间就能熟练
3.如何去入门Tensorflow？
其实如果你想学Tensorflow，关键在于弄懂
什么是tensor（张量）；什么是flow（流）。搞清楚深度学习和Tensorflow的关系。我还是觉得不要拘泥于那些python代码。
学习资源我推荐:
准备
64位Ubuntu16.04LTS 虚拟机
4G内存（最低了，因为人工智能的需要大量的内存，这点内存仅够学习使用）
65G硬盘（越多越好，因为我们需要下载大量的数据集去训练模型）
其他没什么可以说的了，开搞！
安装Tensorflow
1.安装git
sudo apt-get install git -----安装
git --version -----验证
2.安装Bazel
官方教程----很官方
a.JDK8的安装（必须的）
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java ----添加仓库
sudo apt-get update ----更新软件列表
sudo apt-get install oracle-java8-installer ----正式安装jdk8
java -version ----验证安装
b.Bazel的安装
echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel
bazel version
3.Tensorflow的源码安装
包依赖检查 （全部复制进去就可以了）
sudo apt-get update&&sudo apt-get install -y \
build-essential \
curl \
libcurl3-dev \
git \
libfreetype6-dev \
libpng12-dev \
libzmq3-dev \
pkg-config \
python-dev \
python-numpy \
python-pip \
software-properties-common \
swig \
zip \
zlib1g-dev
Tensorflow 真正的安装
git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/serving ----拉取源代码
cd tensorflow
./configure ----配置tensorflow
cd..
执行configure的时候会问你问题
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]:
/usr/bin/python -
Please specify optimization flags to use during compilation [Default is -march=native]:
-march=native
Do you wish to use jemalloc as the malloc implementation? [Y/n]
y
Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [y/N]
y
Do you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [y/N]
y
Do you wish to build TensorFlow with the XLA just-in-time compiler (experimental)? [y/N]
y
Do you wish to build TensorFlow with OpenCL support? [y/N]
n（虚拟机就不用OpenCL了）
Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]
n（虚拟机没有CUDA,就不用这个了）
配置成功后即可
4.安装Tensorflow python API
sudo apt-get install python-pip python-dev
sudo pip install tensorflow
测试
恭喜你！你已经成功安装了Tensorflow了！
运行Tensorflow源码中的model
这是教程中的入门案例，也就是tensorflow的hello,world。初次运行比较慢，需要下载数据集（20M左右）
cd serving/tf_models/tutorials/image/mnist
python convolutional.py
如果你想运行别的model可以参考
每个模型对应一个README.md,然后都有对应的Bazel命令，跟着玩就可以了，注意的时，大多数模型需要下载数据集（较大），在这里我就不弄了。
Python IDE搭建
我是java开发者。因此我选择eclipse+python插件
Eclipse安装
（我选择了jee版本的，因为我的学习目的是开发一个web调用tensorflow提供的RPC服务）
cd Downloads ----把文件放在Downloads文件夹吧
sudo wget sudo wget http://eclipse.stu.edu.tw/technology/epp/downloads/release/neon/2/eclipse-jee-neon-2-linux-gtk-x86_64.tar.gz
tar -zxvf eclipse-jee-neon-2-linux-gtk-x86_64.tar.gz
cd eclipse
sudo ./eclipse
总结
经过一个星期的学习，我的感受是越来越觉得代码只是一种表达方式，重要的是代码背后的思想。在学习Tensorflow的过程中，我才渐渐发现英文能力的重要性，自此，我已经开始强迫自己处在英文包围的环境下了，相信这能够让我适应英文。
我觉得现在处于大二的同学是最适合学Tensorflow的，因为课程刚好学完高数，线性代数，正常情况过了四级，再学3个月Tensorflow考六级，稳！但是前提是看纯英文的文档和教程。
自学的动机源于恐慌，而又止于恐慌。在学习的过程中最重要的我觉得是要克服内心的孤独。这种内心的孤独不仅是你因为专注而缺乏交际带来的，更多的是你渴望获得外界的的关注和承认。也就是说缺乏在自学过程中的自我评估和激励。再说到编程，这个行业很特别，别人很难从外界去纠正你的错误，最好的导师只能够告诉你错误可能的原因和努力的方向，大部分是靠自己的摸索和探寻。所以我总是和我的朋友说，程序员天天都在Debug。其实这就是在成长吧。
