windows上用的tensorflow是依赖于python3.5，因此在linux下也配的3.5
一、
在Anaconda官网上下载Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh文件，其默认的python版本是3.6
bash Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh
二、
conda create -n tensorflow python=3.5
source activate tensorflow
conda install -c https://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow
三、
source activate tensorflow
conda install spyder
conda install matplotlib
conda install scipy
四、
spyder
新建文件，导入tensorflow，不报错就是配置成功了
过程中的一些总结：
1，首先安装的是 caffe，因为编译pycaffe时，其依赖于python2.7，因此我先安装了python2.7,并将其路径加到了环境变量中。
后来想用用 tensorflow ，其对于python3.5兼容性最佳，因此安装anaconda3，安装到最后会让你选择是否将该路径，加入.bashrc
选择yes
安装成功后，在终端下 python 会发现进入的是python3的环境，原来和python2.7链接的库和配置都不能用了，比如caffe和opencv2
那么如何转回到python2.7环境中，很简单
gedit .bashrc
打开文件后，最后两行如下：
# added by Anaconda3 4.3.1 installer
export PATH="/home/lyyang/anaconda3/bin:$PATH"
只要将其注释掉即可。
也可以采用如下方式：
每一次要用python3时在终端输入：
export PATH=/home/lyyang/anaconda3/bin:$PATH
2，注意装tensorflow时，使用anaconda3来安装，其自带的spyder默认下运行的是在python3.6的环境中。
因此
source activate tensorflow
conda install spyder ##在安装tensorflow的环境（即python=3.5）里安装spyder插件，
之后
spyder
可以看到弹出的spyder依赖于python3.5
ok！成功
3，之后想要安装什么很简单，只要在tensorflow环境下，
conda install ***
比如我用的python3.5其默认的没有matplotlib这个库,那么只要安装
conda install matplotlib
ok！成功导入
anaconda tensorflow spyder(python3.5)
原文：http://www.cnblogs.com/lyyang/p/6665082.html