Anacondaのインストール

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以上でAnacondaのインストールは完了です。最後にパスを設定しておきます。

PATH="$PATH:~/anaconda3/bin"

以上でパスの設定完了です。conda -Vと入力すると、バージョンが確認できます。

tensorflow用の仮想Pythonを作成

anacondaでTensorFlow用の環境を作成します。設定名をtensorflowにして、Pythonのバージョンは3.5にします。現時点でのPythonの最新版は3.6.3ですが、TensorFlowがまだ3.5までのサポートなので、それにあわせます。

ターミナルから以下を実行します。

conda create -n tensorflow python=3.5

インストールが開始して、確認が表示されたら[Enter]キーを押して作業を進めます。

インストールが完了したら以下を実行してTensorflow用の環境に切り替えます。

source activate tensorflow

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上記のように、行頭に(tensorflow)と表示されれば成功です。

必要なパッケージをインストールします。インストールフォルダーを作成して移動したら、インストールコマンドを実行します。

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

インストールが終わったら完了です。

動作確認します。

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()

上記まで実行したところで、Your CPU supports...というようなメッセージが表示される場合があります。これは、このCPUの機能を全て使っていないので、ソースからビルドするとTensorFlowの動作を高速化できます、というメッセージです。そのままでもそこそこ速いので、必要性が出てくるまではこのままでいきます。今後も同様の警告が表示されるかもしれませんが、無視して構いません
以下を実行します

print(sess.run(hello))

これでb'Hello, TensorFlow!'のように表示されれば、TensorFlowの動作確認完了です。

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TensorFlowの停止方法です。

以上で終わりです。コマンドラインを閉じて構いません。

作業の再開方法です。

以上で、TensorFlowの実行環境が整います。 Getting Started With TensorFlow | TensorFlow や MNIST For ML Beginners | TensorFlow などに進んでください。手書き文字認識のチュートリアルなどで外部ファイルを利用する際は、作業用のフォルダーを作成して、その中で作業するとよいかと思います。