Tensorflow使用环境配置

windows中不能直接使用Tensorflow，所以得费点劲。（2016.11.29更新，TensorFlow 0.12 中已加入初步的 Windows 原生支持）
先是直接使用了《Deep Learning》中推荐的已经配置好Tensorflow和所有作业文件的Docker容器（貌似得翻-墙），这个方法其实很方便，用来学习Tensorflow和这个课程已经足够了，但是不够灵活。
最后在虚拟机ubuntu上安装了Tensorflow，安装配置远程jupyter notebook（以前都叫ipython notebook），然后就能在windows上通过浏览器使用jupyter notebook来编写python程序了。

使用虚拟机安装linux

在windows里，使用vmware安装了64位的ubuntu，注意Tensorflow只能使用64位的系统。

安装pip

pip是一个python包管理工具，后面安装Tensorflow和ipython notebook都可以很方便的用这个。

安装ssh

ssh是一种安全协议，Ubuntu没有默认安装ssh，使用ssh就能远程登录这台linux了。

使用虚拟机切来切去常常会很卡，所以，可以打开虚拟机后直接最小化了，用Xshell之类的工具通过ssh连接linux，然后就在Xshell中使用linux。

安装Tensorflow

按照Tensorflow推荐的pip安装方法安装，很简单。

安装ipython notebook

使用pip也是一行就能解决。http://ipython.org/ipython-doc/2/install/install.html

配置远程ipython notebook

稍微麻烦点，这个博客写的很详细：http://blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/51037905
有点小问题，现在版本比较新了，叫做jupyter notebook，不再推荐使用ipython notebook，有些配置放到了文件夹~/.jupyter而不是之前的~/.ipython，所以第三步需要使用
jupyter notebook --generate-config，
然后需要编辑配置文件是这个：~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
启动ipython notebook：
jupyter notebook --profile=nbserver
这个问题的解决方案来源：
Unrecognized alias: '--profile=nbserver', it will probably have no effect
http://stackoverflow.com/questions/31974797/ipython-notebook-wont-read-the-configuration-file

使用Tensorflow

Tensorflow Github
Tensorflow官方文档中文版
MOOC课程《Deep Learning》：作业使用的都是Tensorflow，详细的示例代码和指导。