谷歌就开源了其用来制作AlphaGo的深度学习系统Tensorflow，相信有不少同学曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动，但虽然有关Tensorflow的教程其实不少，甚至谷歌官方就在Tensorflow的官网给出了一份详细的教程，也有网站已经将其翻译成了中文（点击查看），但它仍然是有门槛的，尤其是对于对计算机及编程语言了解不深的同学，可能看着页面上凭空给出的代码陷入懵逼。
在Linux操作系统下的安装
安装环境
Tensorflow的支持列表里是没有Windows的。虽然可以用Docker来实现在Windows上运行，但小问题很多，它支持的最好的还是基于unix内核的系统，如Linux，因此我们最好还是安装一个Linux的环境来运行它。Linux是一款免费的开源操作系统，应用非常广泛，如著名的Android就是基于Linux改进的一款针对手机的操作系统。而对于我们来说，最易于理解的版本就是著名的Ubuntu，点击链接即可去官网下载，正如前面所说，下载和使用都是免费的。
最好使用SSH可以连接了，我是使用SecureCRT。下一步安装Python，Python是一种高级语言，它的特点是程序很简洁，但是因为简洁，所以在将其翻译成CPU可以理解的指令——也就是执行代码的时候速度会比那些低级一些的语言，比如C语言慢一些。不过在现在电脑的性能面前，这种速度的差别大多数时候根本不足挂齿。
在这个窗口中输入命令：
$ sudo apt-get install python-pip python-dev
注意，窗口中其实已经有一个$符号了，因此你在复制或者输入命令时其实不用将这个$符号也包括进去，但是网上的教程给出命令的时候一般是会把这个符号包括进去的，作为一个标志。注意一下就好。
命令最开始的sudo意味着这条指令将以root权限执行，所以需要输入你最开始设置的那个密码，注意输入过程在屏幕上是不会有任何体现的。输完直接按回车就行。
输入后会出现一串代码，然后问是否继续，输入y回车
然后可以静待安装完成，解释一下这条命令：apt-get是从软件仓库中获取软件的一条命令，而软件仓库是Linux各大发行版的共有特征：它是一系列存放软件的服务器或网站，包含了软件包和索引文件，用户可以很轻松的使用命令自动定位并安装其中的软件，而省去了到处搜索的麻烦。install则是安装指令，而python-pip和python-dev则是两个需要安装的软件包的名字。pip可以理解成一个比较高级的软件安装器，安装Tensorflow要用到，而dev则是一个额外的类库，也是Tensorflow的安装和运行需要的。如果一切顺利，在大串英文划过后，我们会看到如下的界面：
此时就可以安装Tensorflow了，指令如下：
$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
用升级命令后也只是升级到了8.1.1版本，再次输入相同命令，它会告诉你你的版本已经是最新的了。但问题确实解决了，这条提示在之后没有再出现。
出现上图这样的界面的时候，你就可以长舒一口气，因为安装已经完成，现在你已经可以使用Tensorflow了，让我们跟着教程向世界说声hi吧。
进入Python
从Terminal进入Python环境的方法也很简单，直接输入命令：Python。如果本机已经安装了Python，Terminal会显示Python的版本号等信息，同时下一个指令的前缀会由用户名等一串字符变成这样的东西：“>>>”，这说明进入完成了。输入以下：
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('hello world');
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
hello world
打印出hello world
如果有需要IDE环境的
参考：https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html
然后GitHub上有制作深度学习的工具
请按照这个流程来，简单的英文
参考：https://github.com/tzutalin/labelImg
谢谢！