Linux系统作为一种开源操作系统，在数据科学和人工智能领域被广泛应用，而TensorFlow作为一个强大的深度学习框架，则是在这个领域中备受瞩目的工具。在Linux系统上配置TensorFlow可以让我们更好地利用系统资源进行深度学习任务，提高效率和性能。

首先，要在Linux系统上配置TensorFlow，我们需要确保系统中已经安装了合适的Python版本。TensorFlow支持的Python版本包括Python 2.7和Python 3.4+，所以我们需要在系统中安装对应的Python版本。可以通过命令行工具来检查当前的Python版本，以及安装新的Python版本。

接下来，我们需要安装TensorFlow的Python包。可以使用pip来安装TensorFlow，只需在命令行中输入以下命令即可：

```
pip install tensorflow
```

安装完成后，我们可以通过导入TensorFlow包来验证是否安装成功。在Python的交互界面中输入以下代码：

```
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
```

这段代码将会输出TensorFlow的版本号，证明我们已经成功安装了TensorFlow。此时，我们就可以开始在Linux系统上进行深度学习任务了。

另外，为了更好地利用系统资源，还可以考虑安装GPU加速版本的TensorFlow。GPU在深度学习中具有强大的计算能力，可以加速模型训练的过程。安装GPU版的TensorFlow需要依赖CUDA和cuDNN库，需要在系统中安装这两个库，并且配置正确的环境变量。

配置GPU版TensorFlow的过程可能会稍微复杂一些，但一旦配置成功，将会有更好的性能表现。在Linux系统下配置GPU版TensorFlow可以充分利用系统的硬件资源，加速深度学习任务的执行速度。

总的来说，在Linux系统下配置TensorFlow是非常重要的，这样可以更好地发挥深度学习框架的功效，提高模型训练的效率和性能。希望通过这篇文章的介绍，读者们能够更加熟练地在Linux系统上配置TensorFlow，从而更好地进行深度学习任务。