CentOS7 安裝 Tensorflow + Kersa
1.安裝Anaconda(python3.6):
下載安裝程序：# wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
運行安裝程序： # bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
激活環境：# source ~/.bashrc要注意的是因爲yum命令要求python2.7,所以請先根據前面介紹的python2和python3共存的教程操作
然後就是重啓
# sudo reboot
測試安裝
啓動新終端；查看conda版本：
# conda --version
列出安裝的包：
# conda list
更新包：
# conda update conda
2.在終端或cmd中輸入以下命令搜索當前可用的tensorflow版本
# anaconda search -t conda tensorflow
選擇一個較新的CPU或GPU版本，如jjh_cio_testing/tensorflow-gpu的1.0.1版本，輸入如下命令查詢安裝命令
# anaconda show jjh_cio_testing/tensorflow-gpu
使用最後一行的提示命令進行安裝
# conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_cio_testing tensorflow-gpu
使用anaconda最大的好處就是不用考慮安裝複雜的依賴，anaconda會自動幫你安裝好所需的依賴包
然後就可以測試一下TensorFlow是否安裝成功了：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))3.使用pip安裝Keras（注意此處不要使用conda安裝，使用conda安裝會安裝tf的CPU版，使得GPU版無法使用）
# pip install keras
4.還有如果出現安裝包時速度太慢可以考慮使用國內的鏡像：
Anaconda倉庫鏡像
官方下載更新工具包的速度很慢，所以繼續添加清華大學 TUNA提供的Anaconda倉庫鏡像，在終端或cmd中輸入如下命令進行添加
$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
$ conda config --set show_channel_urls yes
$ conda install numpy #測試是否添加成功
之後會自動在用戶根目錄生成“.condarc”文件，Ubuntu環境下路徑爲~/.condarc，Windows環境下路徑爲C:\用戶\your_user_name\.condarc
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: yes
如果要刪除鏡像，直接刪除“.condarc”文件即可
參考材料：https://www.jianshu.com/p/7be2498785b1
