構建深度學習平臺

內容：

1. 在Win7環境下安裝Linux系統，包括安裝VMware Workstation Pro虛擬系統平臺和Linux虛擬系統；
2. 安裝Anaconda
3. 安裝Tensorflow
4. 安裝pycharm整合環境
5. 測試

說明：文章內容全部是自己作為初學者一步一步嘗試成功之後，才寫入部落格之中，其中部分內容也是參照前輩內容，在此感謝前輩的努力付出。此外，本部落格可以幫助一個初學者，甚至是不動計算機程式設計的初學者構建一個TensorFlow學習平臺。

       自己是車輛工程的一名研究生，對機器學習/深度學習非常感興趣，希望通過自己的學習能夠掌握這一門方法，將深度學習的精華融入到汽車設計之中，當然不僅僅是目前最火的智慧駕駛，而是想改變傳統設計方法（包括轉向系、制動系的優化設計之中）。

為什麼用Linux系統：
為什麼Python：
為什麼用TensorFlow
為什麼選擇pycharm

第一部分：安裝Linux系統，包括安裝VMware虛擬系統平臺和Linux虛擬系統

        自己本身是Win7系統，考慮到計算機配置的侷限性，沒有選擇安裝雙系統，而是安裝Linux的虛擬系統，在安裝虛擬系統之前，需要安裝一個虛擬環境（VMware） 第一步：為虛擬環境分配一個分割槽，建議是20G以上（因為自己安裝完所有的檔案後差不多用了12G）。之後安裝的所有內同都在這個分割槽之中。            方法：計算機右鍵管理，選擇磁碟管理，選擇一個生育空間比較大的磁碟，右擊該磁碟，選擇壓縮卷，為其分配20G空間，確定即可。說明，不需要格式化待壓縮的磁       盤，分割槽後原來磁碟的檔案依然存在。見圖：1.1；            剛分完區的磁碟預設碟符為（新加捲F、G）等，請家住自己碟符。並將碟符名字改為英文，預設是新加捲中文。
第二步：安裝VMware      1、下載VMware，自己親測過的一個軟體，不用破解，安裝很簡單，網址http://pan.baidu.com/s/1qYoOn2c，密碼913e：當然網上關於這個軟體很過，安裝教程比比皆是，可以參考其他部落格。     2、安裝教程，https://jingyan.baidu.com/article/3ea51489a339f952e71bba57.html，這是百度經驗提供的，寫的很好，非常感謝，我就不用重複複製前輩工作了。其中對於計算機無法安裝虛擬系統的錯誤，提供瞭解決方法，之所以報錯是因為計算機的CPU虛擬化預設是關閉的，需要開啟，方法請見百度經驗。     開啟軟體介面如圖1.2 第三步 安裝Linux虛擬系統       激動人心的時刻都要到了，前面的基本工作就是問了這個Linux做準備。      第一步：下載Linux，在這提供下載的地址：http://pan.baidu.com/s/1i47JfH7，密碼：te98,我下載的是Linux/Ubuntu16，可以根據自己選擇進行下載，下載之後是一個ISO映象檔案。      第二步安裝Linux系統。這個軟體安裝很簡單，一般都不會出問題，請參照Linux的一篇文章，http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137241.htm，自己就不搬磚了，感謝這篇文章的作者。     第三步，開啟Linux系統，測試是否安裝成功，如圖1.3和1.4

開啟Linux後的介面如上圖    說明：一次安裝成功之後，關機，下一次需要開啟Linux時，不需用再安裝，只需開啟VMware，按照如圖1.3操作即可，

第二部分 安裝Anaconda

      為什麼選擇利用anaconda安裝TensorFlow之前已經說明。說明：Limux安裝成功之後自帶Python，不需用單獨安裝Python.       第一步：下載Anaconda，https://www.anaconda.com/download/，這個軟體是開源的，不需要付費，可到官網免費下載       第二步：在Linuxx系統安裝Anaconda，請見另一片部落格：http://blog.sina.com.cn/s/blog_16698f3bc0102wr74.html，介面有點不一樣，但是輸入的命令是一致的。                    1，進入Linux系統，開啟Terminal：方法：左擊最左邊一排第一份圖示（research   your computer）,輸入 Teminial,，出現結果後開啟，如圖2.1 圖2.1
圖2.2 開啟Teminal顯示圖          第三步  ：很關鍵，之前下載的anaconda是放在Windows的某個位置，比如安裝包放在左面，現在我們要在另一個系統安裝這個軟體怎麼辦呢？直接開啟是不行的，方法，將Windows桌面的檔案直接選中拖到Linux系統的桌面上，就像吧Windows桌面檔案複製到Linux桌面上。         第四步：首先，在teminial中輸入【su】回車並輸入管理員密碼再回車，獲得管理員許可權（預設登陸的是普通賬戶，只有管理員有安裝許可權）                       之後，輸入【cd Desktop】定位到桌面（注意區分大小寫，linux隊大小寫敏感）                       再時候，輸入【bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86.sh】,bash後面就是安裝檔案的檔名，根據自己下載的不同版本，別輸錯就可以，說明：                       按【enter】鍵確認，然後一直按【enter】鍵直到license資訊顯示完，之後輸入【yes】同意，之後按照提示按回車即可，整個過程需要一點時間，看看提示，不是                      按回車就是輸入【yes】很簡單的，         第四步 測試是夠安裝成功  在teminial中輸入【Python】，進入Python環境，輸入【aconda list】,如果能夠顯示很多庫檔案的話，說明安裝成功，如圖2.3 圖2.3 anaconda安裝成功

第三部分 安裝TensorFlow

          利用anaconda安裝TensorFlow非常方便，而且不會出錯，這也是為什麼選擇anaconda的原因，此外anaconda還有其他非常多的將來會用到的庫檔案，直接用就可以非常方便。          第一步  新增conda環境

$ conda create -n tensorflow python=2.7

第二步  啟用環境

$ source activate tensorflow

(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

第三步  測試

$ python

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
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說明

（1）退出Python環境，Ctrl+D或者輸入quit

（2）不用TF時關閉環境

$ source deactivate

（3）使用時啟用

source activate tensorflow

    如果測試成功，說明TensorFlow安裝成功

第四部分    安裝pycharm整合環境

    每次程式設計都要進入teminal.，再啟用TensorFlow，再輸入程式，而且Teminal修改程式和除錯程式很麻煩，所以建議到方便我們使用的IDE環境智商進行程式設計，在這裡選擇了pycharm。     第一步 下載pycharm 網址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows,，說明：急著一定是下載Linux系統的，如圖4.1所示
圖4.1 pycharm下載介面     第二步    直接下載的檔案可能是壓縮格式，需要解壓檔案，加入放在Windows的桌面，同上，將解壓後的pycharm-community-2017.2.4這個檔案直接拖到Linux系統的桌面     第三步    在Linux桌面開啟剛才的檔案一直找到【bin】下的【pycharm。sh】檔案，這個檔案就是pycharm在Linux下的安裝檔案，類似於Windows下的exe格式，記住檔案位置，在重新開啟一個Teminal中，輸入【cd-Desktop/pycharm-community-2017.2.4/bin】(剛才檔案的位置)，之後【回車】     第四步    輸入【sh pycharm.sh & 】,之後【回車】，就可以開啟pycharm的安裝檔案     第五步    之後就和Windows下安裝軟體一致的，接受許可，選擇檔案安裝位置，這個大家都會的，就不在囉嗦。

第五部分 測試

    至此整個虛擬的TensorFlow平臺已經搭建好了。

致謝

    非常感謝其他前輩的付出