所有踩过的坑，都化成了这条平坦的路

云服务器配置

基础配置选择竞价实例（便宜/需求小）

选择地区（距离自己近的就行）

实例配置选择异构计算（能力较强，性价比高）根据GPU显存需求选择（一般学生都是16GB左右），但是这个是竞价实例，大家抢着买的，经常被收回，所以选个最贴近自己需求的就可。选择镜像，特别注意所需要的pyhton版本或TensorFlow版本是要求指定Ubuntu的，这里我想要搭建的是TensorFlow1.15.0，这个版本需要对应Ubuntu18.04的CUDA10.0还有cuDNN的7.4，如果没有注意这里的匹配，后续的程序可能会出现很多bug。存储选择可以按他推荐的来（我一般减一点，少点钱哈哈哈）确认被收回的风险，后续的步骤按提示默认即可

Ubuntu18.04默认的是pyhton2.7，所以要先搭建Python3.7.0环境。我选择从源码编译3.7.0（最稳最慢）

首先确保安装依赖项（别管你需不需要了，装就完事，到时候要又没有都不知道从哪儿装）

sudo apt update  
sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget libbz2-dev

使用wget下载pyhton3.7.0源码包

wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tgz

解压安装

# 解压源码包  
tar -xzf Python-3.7.0.tgz  
  
# 进入解压后的目录  
cd Python-3.7.0  
  
# 配置安装参数（这里指定安装到/usr/local/python3.7）  
sudo ./configure --prefix=/usr/local/python3.7  
  
# 编译  
sudo make  
  
# 安装  
sudo make install

由于是源代码安装，需要安装pip3

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py  
curl https://bootstrap.pypa.io/pip/3.7/get-pip.py -o get-pip.py #指定3.7
python3.7 get-pip.py
/usr/local/python3.7/bin/python3.7 get-pip.py #指定路径

上述具体路径如图所示使用-m避免与其他版本的pip冲撞

/usr/local/python3.7/bin/python3.7 -m pip --version

安装TensorFlow1.15.0（加镜像加速）

/usr/local/python3.7/bin/python3.7 -m pip install tensorflow==1.15.0 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com

验证TensorFlow1.15.0是否安装在了python3.7.0版本中

python3.7
import tensorflow as tf  
print(tf.__version__)

未完