TensorFlow和Keras是当前两款主流的深度学习框架，Keras被采纳为TensorFlow的高级API，平时做深度学习任务，可以使用Keras作为深度学习框架，并用TensorFlow作为后端引擎。
1、安装之前，先确认pip包管理器最新：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python-pip python-dev
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
使用pip安装包时，默认安装的是python2的包。想安装python3的包，使用pip3。
2、安装Python相关库
（1）安装BLAS库
sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config libopenblas-dev liblapack-dev
（2）安装python科学套件
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-yaml
sudo apt-get install python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib python3-yaml
（3）安装HDF5。这个库最初由NASA开发，用高效的二进制格式来保存数值数据的大文件。（它可以让你将Keras模型快速高效地保存到磁盘）
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python-h5py
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python3-h5py
（4）安装Graphviz和pydot-ng，这两个包可以将Keras模型可视化。
sudo apt-get install graphviz
sudo pip install pydot-ng
sudo pip3 install pydot-ng
（5）安装python-opencv包
sudo apt-get install python-opencv
sudo apt-get install python3-opencv
3、安装CUDA和cuDNN
见另一篇博文：https://www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html
4、安装支持GPU的TensorFlow
pip install tensorflow-gpu
pip3 install tensorflow-gpu
卸载Tensorflow-GPU
sudo pip uninstall protobuf
sudo pip3 uninstall protobuf
pip uninstall protobuf
pip3 uninstall protobuf
sudo pip uninstall tensorflow-gpu
sudo pip3 uninstall tensorflow-gpu
卸载完成。
5、安装Keras
可以从PyPI安装Keras
sudo pip install keras
sudo pip3 install keras
对应的Keras卸载方法：
sudo pip uninstall keras
sudo pip3 uninstall keras
然后删除残留文件夹
sudo rm -r /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Keras-2.3.1-py2.7.egg
sudo rm -r /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/Keras-2.3.1-py3.6.egg
这样便完全删除了。
也可以从GitHub安装Keras。这种方式安装，可以运行keras/examples文件夹里的示例。
git clone https://github.com/fchollet/keras
cd keras
sudo python setup.py install
git clone https://github.com/fchollet/keras
cd keras
sudo python3 setup.py install
安装完成后，运行下示例脚本，例如 MNIST
在keras文件目录下运行， python examples/mnist_cnn.py
python3 examples/mnist_cnn.py
运行过Keras之后，就可以在～/.keras/keras.json看到Keras的配置文件，编辑该文件为Keras选择后端引擎，
{
"image_data_format": "channels_last",
"epsilon": le-07,
"floatx": "float32",
"backend": "tensorflow"
}
安装TensorFlow2
参考官方指南
1、检查是否配置好Python环境：
python3 --version
pip3 --version
virtualenv --version
如果已安装这些软件包，请跳至下一步。否则，请安装：
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv
2、创建虚拟环境（推荐）
Python虚拟环境用于将软件包安装与系统隔离开来。
创建一个新的虚拟环境，方法是选择Python解释器并创建一个 ./venv 目录来存放它：
virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv
使用特定于shell 的命令激活该虚拟环境：
source ./venv/bin/activate
当 virtualenv 处于激活状态时，shell 提示符带有（venv）前缀。
在不影响系统设置的情况下，在虚拟环境中安装软件包。首先升级pip：
pip install --upgrade pip
pip list #展示虚拟环境中安装的包
以后可以使用以下命令退出 virtualenv：
deactivate
3、安装TensorFlow pip软件包
在虚拟环境中安装
pip install --upgrade tensorflow
验证安装效果：
python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
安装成功
到此结束。