环境

System: Ubuntu 18.04
Anaconda: conda 4.4.10
Python: Python 3.6.4 :: Anaconda, Inc.
TensorFlow: tensorflow-1.7.0-cp36-cp36m-linux_x86_64

1，安装Anaconda
从官网下载Anaconda的安装包，执行sh命令安装即可。

2，安装TensorFlow
按照官网的安装指南，通过pip命令安装TensorFlow即可。

3，创建虚拟环境

$ conda create -n tensorflow python=3.6

4，启动虚拟环境

$ source activate tensorflow

5，安装iPython和Jupyter

$ conda install ipython
$ conda install juypter

6，查看Jupyter Kernel路径
查看Jupyter Kernel路径，从结果中可以看到，当前的Jupyter Kernel路径为:/home/liang/.local/share/jupyter/kernels/python3

$ jupyter kernelspec install-self --user
[InstallNativeKernelSpec] Removing existing kernelspec in /home/liang/.local/share/jupyter/kernels/python3
[InstallNativeKernelSpec] Installed kernelspec python3 in /home/liang/.local/share/jupyter/kernels/python3

7，创建TensorFlow Kernel路径
为TensorFlow Kernel命名为tfkernel

$ mkdir -p ~/.ipython/kernels
$ mv /home/liang/.local/share/jupyter/kernels/python3 mv /home/liang/.ipython/kernels/tfkernel

8，重命名新Kernel在Notebook中的名字
使用下面的命令，打开新Kernel的配置文件

$ vim /home/liang/.ipython/kernels/tfkernel/kernel.json

将"display_name"中的默认值Python 3替换为"TF@Python 3"，保存，并退出。

9，验证
打开一个新的Jupyter Notebook

$ jupyter notebook

新建一个新的Notebook文件，在菜单栏里依次选择"Kernel" -> "Change kernel" -> "TF@Python 3"。

输入一行import tensorflow as tf并运行，如果没有出现任何错误，表示环境已经生效。

10，后台运行
可以通过screen命令，新建一个Session，在这个Session里运行一个Jupyter Note，然后Detach该Session即可。