本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第2章，第2.3节，作者 山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams）丹尼亚尔·哈夫纳（Danijar Hafner）[美] 埃里克·厄威特（Erik Erwitt）阿里尔·斯卡尔皮内里（Ariel Scarpinelli），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
2.3 创建Virtualenv环境
为保持依赖项的干净整洁，下面介绍如何利用Virtualenv创建虚拟的Python环境。首先需要确保Virtualenv与pip（Python的包管理器）均被安装。运行下列命令（根据操作系统的不同，选择相应的命令）：
1. 64位Linux系统
2. Mac OS X
至此，准备工作已完成，接下来创建一个包含该虚拟环境的目录，以及将来可能会创建的任意虚拟环境：
接下来，利用Virtualevn命令创建虚拟环境。在本例中，它位于~/env/tensorflow下。
一旦创建完毕，便可利用source命令激活该虚拟环境：
我们希望当使用pip安装任何软件时都确保该虚拟环境处于活动状态，从而使Virtualenv能够对各依赖库进行追踪。
虚拟环境使用完毕后，需用下列deactivate命令将其关闭：
由于将频繁使用虚拟环境，创建一个激活虚拟环境的快捷方式而非每次键入完整的source...命令便很有价值。接下来的命令将向~/.bashrc文件添加一个bash别名，使在需要启动虚拟环境时只需键入tensorflow：
要测试该快捷方式是否生效，可重启bash终端，并键入tensorflow：
相关资源：敏捷开发V1.0.pptx