工欲善其事，必先利其器。制約人真正發展的個人技術能力和經驗是一方面，所使用的工具也是一方面，所謂磨刀不誤砍柴工，一個好的工具可以讓你起到事半功倍的效果。
深度學習研究的熱潮持續高漲 ，近幾年許多的開源深度學習框架也層出不窮 ，比如 TensorFlow、Caffe、Keras、PyTorch、CNTK等等，其中 ，TensorFlow 由谷歌大腦團隊研發 ，在DL領域處於領先地位。
本文主要講解一下當前的主流深度學習框架 TensorFlow 的兩種安裝方法 。
方法一：pip安裝
使用 Python 的 pip 軟件包管理器安裝 TensorFlow，官方軟件包支持 Ubuntu、Windows、macOS 和 Raspberry Pi 系統。
GPU 軟件包需要使用支持 CUDA® 的 GPU 卡。
# 安裝CPU版本的tensorflow
pip install tensorflow
# 安裝GPU版本的tensorflow
pip install tensorflow-gpu
此外，推薦使用Anaconda來管理安裝python包，Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python以及一大堆安裝好的科學計算工具包，比如：numpy、pandas等
方法二：docker容器安裝
1.Docker將集裝箱思想運用到軟件打包上，爲代碼提供了一個基於容器的標準化運輸系統；
2.Docker 可以將任何應用及其依賴打包成一個輕量級、可移植、自包含的容器。
TensorFlow Docker 鏡像已經發布在Docker Hub上，我們就要直接通過docker來一鍵安裝TensorFlow開發環境。
Docker的安裝請參考docker docs：
https://docs.docker.com/install/
# 下載鏡像
docker pull tensorflow/tensorflow
# 啓動TensorFlow容器
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow
然後在瀏覽器中打開： http://localhost:8888/
