基于学习的需要，使用virtualenv搭建了python3的tensorflow环境，并且将环境添加到jupter notebook的运行环境中，方便学习和调试（本文假设已经安装好CUDA、cudnn等基础环境）

安装python3

wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tgz
tar zxvf Python-3.6.1.tgz
cd Python-3.6.1.tgz              
./configure --enable-shared --prefix=/usr/local
make && make altinstall

运行以上命令后，你可以在目录/usr/local/bin/python3.6 看到新编译的环境。
注意： 这里我们使用的是make altinstall，如果使用make install，你将会看到在系统中有两个不同版本的Python在/usr/bin/目录中。这将会导致很多问题，而且不好处理。
如果提示找不到so文件，可以添加以下变量：export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib

搭建python virtualenv虚拟环境

1.安装virtualenv

pip install virtualenv 

2.创建一个独立的Python运行环境

virtualenv -p /usr/local/bin/python3.6 py36env

3.激活虚拟环境

source py36env/bin/activate

安装tensorflow

CPU版本

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

GPU版本

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

安装jupyter notebook并添加virtualenv运行环境

1.安装jupyter notebook

pip install jupyter
pip install ipykernel

2.为jupyter添加kernel

python -m ipykernel install --user --name=py36env

3.运行

jupyter notebook

最后在new的时候选择py36env即可