列表里是没Windows的。虽然可以用Docker来构建在Windows上运营，但小问题很多，它反对的最差的还是基于unix内核的系统，如Linux，因此我们最差还是加装一个Linux的环境来运营它。Linux是一款免费的开源操作系统，应用于十分普遍，如知名的Android就是基于Linux改良的一款针对手机的操作系统。
而对于我们来说，最更容易解读的版本就是知名的Ubuntu，页面链接才可去官网iTunes，正如前面所说，iTunes和用于都是免费的。如果你用于的是Mac，那就便利很多了，因为Mac os本身就是一个基于Unix的操作系统，早已配备了全部加装Tensorflow所必须的组件。所以加装的很多步骤都可以省却，必要展开Tensorflow的加装，不过命令同Ubuntu有所不同。
但你也可以想到接下来的教程，对解读那些命令也不会有协助。呃……你说道你在Mac固定式了Windows？iTunes之后，你不会获得一个装有着Ubuntu系统的.iso文件。
有两个办法来处置它，一是必要加装，同电脑现在在用的系统构成双系统（当然你也可以换成现在的系统，不过我想要应当没有人不会不愿这么做到的吧哈哈）。如果你想那么大动干戈，也可以通过虚拟机来虚拟世界一个系统。不过，加装虚拟机对配备有一定拒绝，却是它相等于在你的电脑上同时关上两个系统了——CPU最差不要高于4代i3（特别是在是笔记本，CPU型号的i3/5/7-xxxx的四位数里第一个x就回应它的代数）。
内存——留意，内存一定无法高于4g，因为你给虚拟机分配的内不存在虚拟机启动之后不会1:1的从你的物理内存中划走。再行再加物理机系统的消耗。当然，这个配备表是只有上限没下限的，你的电脑配置就越好，体验就越少。
而装双系统的话，对配备的市场需求就小很多了。虚拟机加装中网上涉及的教程都较为多，在这里就不反复了，留意搜寻加装双系统教程的时候要再加你定名的系统和你iTunes的Ubuntu系统的版本号。
这里只谈几个必须留意的地方。因为Linux对安全性非常重视，因此不仅权限管理十分严苛，在创立操作系统的时候也不会拒绝你一定要输出一个密码，这个密码将用来登岸和取得root权限。
就比如上面这个界面，如果你不把所有空格都填好是不了点下一步的。PythonUbuntu桌面的样子，（悄悄说一句笔者实在基于Unix的系统广泛比Windows漂亮过于多，主要是字体看著真为难受）加装好之后，我们看见了一些熟知的软件和一些不熟知的软件，我们再行不去管它，讲解一下Python。Python是一种高级语言，它的特点是程序很简练，但是因为简练，所以在将其翻译成CPU可以解读的指令——也就是继续执行代码的时候速度不会比那些低级一些的语言，比如C语言快一些。不过在现在电脑的性能面前，这种速度的差异大多数时候显然不足挂齿。
解释器很多人可能会实在Python很抽象化，因为提及Python，大家会像C语言那样立刻回想它有一个专用的编译器。Python可以继续执行的地方千奇百怪。甚至可以很便利的在系统的Terminal（一个类似于Windows里的命令行的工具）里必要继续执行。
Ubuntu自带了Python，因此一般不必烦心加装事宜。Tensorflow反对多种前端语言，但对Python的反对是最差的，因此我们的教程也基于Python来展开，首先我们关上Terminal。作为Ubuntu中十分最重要的一个组成部分，有很多种方法可以关上它。
比如在桌面上页面右键也可以页面左上角的那个Ubuntu图标搜寻。关上后可以看见Terminal窗口如下右图。
标题栏里@符号前面是你的用户名。如果你在你的计算机用于史中根本没离开了过图形用户界面（就是有一个鼠标和很多图标让你点的那种）。看见这个非常简单得可怕的窗口不要慌，只要输出准确的命令就好了。在月开始之前我想要说道：一定要留意窗口得出的提醒（英文）。
在实际操作中可能会遇到各种各样的问题，但少见的问题只不过都可以根据它的报错信息寻找原因，只要网际网路搜一搜适当的信息就能解决问题，甚至它自己就不会得出解决问题的建议。如果你找到你的步骤一切准确，但就是无法顺利，多中举几次就好了，却是这些服务都是谷歌获取的，而谷歌……你不懂的。
必不可少的python-pip和python-dev在这个窗口中输出命令：$ sudo apt-get install python-pip python-dev留意，窗口中只不过早已有一个$符号了，因此你在拷贝或者输出命令时只不过不必将这个$符号也还包括进来，但是网上的教程得出命令的时候一般是不会把这个符号还包括进来的，作为一个标志。留意一下就好。命令最开始的sudo意味著这条指令将以root权限继续执行，所以必须输出你最开始设置的那个密码，留意输出过程在屏幕上是会有任何反映的。
输完必要按开路就讫。输出后不会经常出现一串代码，然后问否之后，输出y开路然后可以静待加装已完成，解释一下这条命令：apt-get就是指软件仓库中提供软件的一条命令，而软件仓库是Linux各大Linux的共计特征：它是一系列存放在软件的服务器或网站，包括了软件包和索引文件，用户可以很精彩的用于命令自动定位并加装其中的软件，而省却了四处搜寻的困难。install则是加装指令，而python-pip和python-dev则是两个必须加装的软件包的名字。
pip可以解读成一个较为高级的软件加装器，加装Tensorflow要中用，而dev则是一个额外的类库，也是Tensorflow的加装和运营必须的。如果一切顺利，在大串英文擦过后，我们不会看见如下的界面：此时就可以加装Tensorflow了，指令如下：$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl就像前面所说的，你可能会遇到这样那样的问题，比如右图这样的在这些时刻，不要不知所措，仔细阅读错误信息，越往后的一般来说就越最重要，因为结论都是在最后得出的，像这个的最后：你看，它不仅告诉他了你应当试着做到什么，连怎么做都告诉他你了。按它说道的做到就好不过只不过当时笔者用的并不是8.1.1版本，用于升级命令后也只是升级到了8.1.1版本，再度输出完全相同命令，它不会告诉他你你的版本早已是近期的了。但问题显然解决问题了，这条提醒在之后没再行经常出现。
改版程序将版本改版到了8.1.1，然后这个提醒就会再行忘你了再度输出加装Tensorflow的命令，如果敢，就多中举几次，细心看这些黄字的信息，不会找到Network is unreachable这样的字样，如果你有什么传说中的利器的话，现在是时候拿出来用了。但是不必也没关系，多中举几次，还是可以顺利的。
经常出现上图这样的界面的时候，你就可以宽托一口气，因为加装早已已完成，现在你早已可以用于Tensorflow了，让我们回来教程向世界说道声hi吧。从Terminal转入Python环境的方法也很非常简单，必要输出命令：Python。
如果本机早已加装了Python，Terminal不会表明Python的版本号等信息，同时下一个指令的后缀不会由用户名等一串字符变为这样的东西：“”，这解释转入已完成了。按照下面的命令一行一行的敲入代码，语法我在这就不说明了~为了抵达这一步，你有可能代价了很多艰难，有可能中途出有了很多拢，但坚信当你看见程序知道按照你的指令来运营了一遍，你不会实在这一切都是有一点的。
#彩蛋时间#1.程序员们在认识一门新的语言的时候，一般来说做到的第一件事就是撰写一个Hello World程序，这一惯例源于最初一批大神们对计算机程序的希冀，期望它们就像一个新生儿一样，能友好的对这个世界宣告它的来临。2.数字42的含义十分深刻印象。
据知名一本道科幻小说“银河系漫游指南”所说，42是一个关于“生命、宇宙以及一切”的问题的答案（哈？你回答我问题是什么？）。谷歌的创始人很有可能也是这本小说的疯狂粉丝，因为谷歌把这个彩蛋也映射了它们的搜索引擎之中，而且谷歌的总部外面就有一个“42”的模型。大型程序开发不可或缺：IDE（构建研发环境）虽然说道在Terminal里就可以必要编程了，但我们总还是必须一个工具的，要不然要编一个大型程序完全是不有可能已完成的事。
这就是IDE出场的时候了。大家就不会惊艳的找到，自己之前在C语言看完的熟知的编程界面又回去了（当然它们很多都是收费的）。只不过由于Python是开源的，理论上任何人充足得意的人都能研发出有针对它的IDE，而显然有很多人这样做到了。牛人过于多，他们作出的工具孰优孰劣大家并没统一的意见，所以大家索性就不讲解该用哪个了，这才造成了很多人对Python“抽象化”的感觉。
好用的IDE有很多，本文讲解的是Komodo IDE的免费版Komodo Edit。在Linux下关上它的官网（页面链接http://komodoide.com/download/edit-linux64/#），iTunes获得的是一个压缩文件。
页面右键可执行文件。Linux中加装有些第三方软件的方法和Windows不过于一样，比如这款，在它的文件夹里有一个install.sh。这实质上就是安装文件，但必要关上它是敢的，要加装它还得在Terminal里展开。转入Terminal，保证自己在普通而不是Python环境下，然后通过输出cd+文件夹名称，逐级转入这个安装文件所在的文件夹，如转入Download文件夹，就输出：cd Download（Python对大小写脆弱，因此最差教导在输出时都认清大小写的习惯。
），因为在输出一个加装命令的时候，程序只不会在你当前所在的那个文件夹（不还包括子文件夹）里搜寻安装文件的名称。习惯图形界面的人可能会有点头晕，但是只要牢记以下这点就能寻找回家的路：关上Terminal时配置文件你所在的文件夹对应的文件管理器界面就是右图这个。在初期你可以一旁进着图形界面关上文件夹，一旁在Terminal里击出对应的路径，这样就会迷路了。当然，有些软件有更加非常简单的加装方式，这里不谈了。
抵达安装文件所在的界面之后，输出./+文件名称，如本例中就是输出./install.sh，效果如下：按照信息中得出的路径就可以寻找启动这个程序的文件了，本例的文件在bin里。接下来的设置就和在Windows中差不多了。关上后，我们通过它试验一下官方教程中“讲解”部分得出的一个比较非常简单的算法。
页面New File页面右上角的语言选择，自由选择Python，这样就可以在输出过程中检查出有一些语法错误。（如果必要拷贝的话，不会把网页里具有的一些怪异的代码也带上过来，不会造成程序运行错误，如下面示例中经常出现过的那样，因此必须将中文注解删去。
）将输出的代码留存为*.py，这是Python文件的后缀名。可以通过Terminal调用。按照之前的方法在Terminal中转入到存放在文件的文件夹里，本文中的路径是这样的：然后输出Python+文件名，本例中是Python Text-3.py，由于这个算法很非常简单，迅速就能获得结果。
满满的成就感是不是？总结只不过本教程只是进了一个较小较小的头，介绍了关于Tensorflow的一些最基础的科学知识，还包括其他环境中的加装、GPU反对等略为简单一点的东西都没谈到。但实质上这从0到1的过程毕竟难住很多人的仅次于因素。在了解到教程中的这些东西之后，坚信解读Tensorflow的官方教程早已对你没可玩性了，如果你回来官方教程回头下去，不会找到只不过这些东西并远比无以，坚信以各位的智慧一定能学会的。
那么本次教程就到这里了，各位打气吧，说不定建构出有下一个AlphaGo的就是你们呢。题图来自Tensorflow官网原创文章，予以许可禁令刊登。
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