主要通过whl方式进行配置。
1.1 Whl文件下载地址：
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
注意：必须安装numpy-mkl，替代原有的numpy，安装时会自动卸载原版本。
共下载三个文件：
numpy-1.16.0+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl
protobuf-3.6.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
tensorflow-1.9.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
首先我们在cmd下进入.whl文件所在目录，然后：
pip install some.whl
1.2
需要安装的依赖包如下（注意版本号）：
pip离线文件的下载地址:
https://pypi.org/project/termcolor/#files
（1）以whl结尾的文件可以使用如下命令安装
pip install xxxxx.whl
（2）以.tar.gz结尾的文件要先解压在进入解压文件夹，使用python setup.py install安装
现在深度学习神经网络人工智能真的是很火，所以TensorFlow也很火，为了不被技术浪潮所淹没，作为程序员(自封的)也要紧跟技术潮流所以开始学习TensorFlow，首先就是学习开发环境搭建，TensorFlow 在线安装真的是很方便，只要 pip install tensorflow 就可以安装完毕，但有很多情况下，有些服务器是无法联网的，那我们要如何进行安装呢。下面我来给大家说说TensorFlow 在Linux系统下离线安装方法。
首先要保证有一台可以联网的机器（如果这都没有那下面你可以不用看了），这台机器主要是来下载各种安装包。
python安装包建议安装3.6及以上版本（本人使用的3.6.4，3以下版本不建议使用)
下载地址
https://www.python.org/ftp/python/TensorFlow 安装包（大家可以去清华的镜像网站下载，我用的是最新的1.7的，建议大家安装1.6版本以上的。本人1.7 1.6 1.5 亲测都安装成功）
下载地址
Tsinghua Open Source Mirror
清华的镜像里也有anaconda需要的同学可以去哪里下载
Linux系统，强烈建议安装centos7（7以下系统不建议安装，本人亲测，使用centos6.5 1.7 1.6 1.5 在安装完成后无法正常调用TensorFlow包，会提示gcc版本过低错误，1.5以下的TensorFlow我建议还是不要用了。）
相关依赖包下载，要成功的离线安装好TensorFlow需要先下载并安装好相关依赖包，初步估算在10个以上，TensorFlow版本不同依赖包也会有所不同，大家可以在安装的时候看下面的报警提示，缺哪个就去下载哪个。下面的红色字体就是告诉你所缺的依赖包。
下载地址（所有相关的依赖包都可以在这个网站上下载）
大家也可以在百度上 包名+版本号 进行精确的查找（找到的网站也是下面这个网站）
https://pypi.python.org/pypi/
注意事项
1. 重点注意事项，重点，重点，重点，html5lib 安装，很多安装大多是在这步卡住了，本人在这也踩了很多坑，首先我们先要去下载 html5lib-0.9999999.tar.gz 这个安装包，记住一定要是小数点后面带7个9的安装包。其他9的不行，大于9的1.0的也不可以，在安装前先要去python 的 安装包目录（/usr/local/lib/python3.6/site-packages）里看下是否已经有 html5lib 这个文件或者文件夹，如果有先删除，然后在安装html5lib-0.9999999。成功的安装完html5lib基本上可以说你已经安装好了TensorFlow的安装环境了，剩下的你可以根据提示进行一步步的安装了。
下面是具体的安装步骤（比较啰嗦请如需要请耐心看完，如果觉得无聊大家可以自行跳过，本人在后面制作了一个shell脚本，和全部的安装包，大家只要解压，进入文件夹，执行bash tf_install.sh 就可自动安装了）
一、 Tensorflow 的安装环境（cpu版）
1、 centos7（7以下版本不建议使用）
2、 python3.6（2版本不建议使用因2只支持到2020年）
3、 Tensorflow1.7（建议使用1.6及以上版本）
4、 Anaconda3（可选择安装，下面教程未使用anaconda进行安装）
二、 所需安装包
1. Python-3.6.4.tgz
2. tensorflow-1.7.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
3. protobuf-3.5.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
4. six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl
5. gast-0.2.0.tar.gz
6. grpcio-1.10.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
7. absl-py-0.1.11.tar.gz
8. numpy-1.14.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
9. tensorboard-1.6.0-py3-none-any.whl
10. html5lib-0.9999999.tar.gz
11. Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl
12. bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl
13. termcolor-1.1.0.tar.gz
14. astor-0.6.2-py2.py3-none-any.whl
15. wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl
三、 安装步骤
提示
1、以whl结尾的文件可以使用如下命令安装
# pip install xxxxx.whl(安装文件名)
2、以.tar.gz结尾的文件要先解压在进入解压文件夹，使用python setup.py install安装
示例如下
# tar zxvf gast-0.2.0.tar.gz
# cd gast-0.20
# python setup.py install
3、由于TensorFlow的安装要依赖很多其他安装包，所以安装关系是承继 关系，所以要先安装最底层依赖的安装包，然后层层递增，最后安装TensorFlow
安装开始
1、 安装python
由于centos7自带的python是2.7为了更好的支持TensorFlow的后续开发，我们使用的python3.6
首先要解压python3.6安装包
# tar zxvf Python-3.6.4.tgz
然后进入解压的文件夹
# cd Python-3.6.4
接下来分别执行下面三个命令进行安装
# ./configure
# make
# make install
这样我们就安装完python3了，但这时系统默认的还是2.7 接下来我们要进行配置更改
使python3成为系统默认的python
接下我们执行3个命令修改python对应的软连接。这样系统默认的就是python3
# mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak
# ln -s /usr/local/python/bin/python3 /usr/bin/python
# ln -s /usr/local/python/bin/pip3
/usr/bin/pip
至此python3.6 我们就安装完毕了
2、 安装依赖包
首先我们安装所有的tar.gz 文件
html5lib-0.9999999.tar.gz
gast-0.2.0.tar.gz
absl-py-0.1.11.tar.gz
termcolor-1.1.0.tar.gz
记住tar.gz文件的安装方法3部，1解压，2进入文件夹，3 执行python setup.py install 命令
接下来我们来安装whl 文件 whl有依赖关系所以要按照先后顺序安装。安装方法
pip install xxxx.whl(文件名)
1) six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl
2) protobuf-3.5.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
3) grpcio-1.10.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
4) numpy-1.14.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
5) Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl
6) Markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl
7) wheel-0.30.0-py2.py3-none-any.whl
8) bleach-1.5.0-py2.py3-none-any.whl
9) tensorboard-1.6.0-py3-none-any.whl
10) astor-0.6.2-py2.py3-none-any.whl
3、 安装TensorFlow
上面所有的依赖安装成功后我们就可以安装TensorFlow
# pip install tensorflow-1.7.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
这样TensorFlow我们就安装成功了
4、 验证
安装完成后我们进行一下验证，TensorFlow环境是否成功
在命令行中输入python
#python
进入python编译模式
1. >>>import tensorflow as tf
2. >>>sess = tf.Session()
3. >>>a = tf.constant(10)
4. >>>b = tf.constant(22)
5. >>>print(sess.run(a + b))
6. 32
出现32表示我们的TensorFlow安装成功
四、 集成安装
上面的安装步骤虽然详细但毕竟比较繁琐，为方便大家安装，我们开发了一个shell脚本，集成了所有安装命令，大家只要把相关安装包拷贝到Linux任意目录和文件夹下，然后解压文件，进入文件目录 输入 # bash
tf_install.sh 就可一键安装
五、 其他
1. 不建议在centos7以下的Linux系统上安装，亲测在6.5上虽然安装成功，但是在验证导入TensorFlow 包时会报
ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6:
version`CXXABI_1.3.7' not found (required by /opt/Python/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so)
错误，这时因为6.5上的gcc版本过低
2. anaconda 集成了python3.6 和一些安装依赖包，但缺点是占用空间大，大家可视情况安装。
3. 在用anaconda 进行安装时一定要先删除anaconda 中的html5lib包
否则在安装html5lib-0.9999999.tar.gz时虽然成功但系统调用的仍然是默认的anaconda
中的原html5lib包
安装文档和相关安装包
下载地址