我一开始是按照在Ubuntu上安装Tensorflow去安装Tensorflow，作为一个新人小白，按照它的要求安装了Virtualenv。过程还挺波折，主要是搞不清~/其实是代表~/home/username，在参考了廖大神的第三方模块安装内容之后，总算顺利进入了激活环境。
Idle3还是Jupyter Notebook
在激活环境中安装完Python3.6和Tensorflow，终端里进入Python交互模式，输入
>>> import tensorflow
总算可以成功import了！我以为这样就可以继续安装下一个工具包，结果却并不是这样。
在终端里成功import之后，我试着在环境里直接打开idle3，它是我在之前就安装好的。打开后发现不能import，经过朋友提醒，才发现它认的是3.5。
……虚拟环境名不虚传。朋友表示你不妨试试看Jupyter Notebook呢？我一想，正好我在Github上下载到的源码是以Jupyter形式上传的啊，直接安装用它打开源码岂不是非常方便调试？
一不做二不休，下载。
下载完就发现，从虚拟环境中打开Notebook之后，并不能import tensorflow。想了一下可能是Notebook的内核还是3.5？看了一下果然是这样。按照某乎方法，手动注册：
~$ python 3.6-m pip3 install ipykernel
~$ python3.6 -m ipykernel install --user
看了一下，server information是3.5，current是3.6，试试看？还是失败。
朋友说，是不是你把Notebook装在环境外面了？试试看卸载，果然是装在了外面。为了确实卸载的干净一些，我把环境内外的Notebook都卸载掉了，然后进入虚拟环境单独安装，这回改好了吧？还是失败。不仅失败，这回连Notebook都打不开了！提示缺少jinja2的一个模块。
不对啊，Notebook安装就会自带jinja2的吧？
又试了几次，仍然失败，相当沮丧。朋友说，你尝试修改一下软链接，有可能是几个版本的Python在打架。试了几次，仍然失败。
老同学：这就很尴尬了，真的没辙。
都到这一步了，不能放弃啊！不甘心，又回去仔细查看各个版本的安装包。
/usr/lib/python2.7/dist-packages和/usr/lib/python3.5/dist-packages下确实已经安装了jinja2，而我的3.6是在虚拟环境下的，安装目录其实是/usr/local/lib/python3.6/dist-packages，而该目录下确实没有jinja2。应该就是pip3指向的问题了。
我恐怕乱改链接又会出问题，索性手动在3.6目录下安装pip3。在用这个新的pip3去install jinja2。成功了。
这回碰上更大的麻烦
进去之后，依旧不能import tf。再看看内核设置，确实是没问题的，两个都是3.6。这下到底要怎么解决呢？纠结了将近一个小时，无意间搜索到给Jupyter Notebook换kernel的方法。
难道我的kernel有问题？
(tensorflow) ~/myproject$ jupyter kernelspec list
Available kernels: python3 ~/.local/share/jupyter/kernels/python3
这就是它的kernel文件所在的位置，打开kernel.json：
{
"argv": [
"/usr/bin/python3.6", #对应的地址
"-m",
"ipykernel_launcher",
"-f",
"{connection_file}"
],
"display_name": "Python 3", ##kernel的名字
"language": "python" ##甚至可以修改语言
}
找到问题了！kernel对应的仍然是外部环境的"/usr/bin/python3.6"，这里并没有install tf。因此将地址改成 ~/myproject/tensorflow/bin/python3.6，再试试，大功告成！
之后再下载keras等其他工具包，一切顺利。从一个第一次接触Linux的小白到搭建好工具平台，耗时4天，收获很大，并不亏！
平台搭好了，接下来就是正式的工作，再接再厉！
