TensorFlow是Google开发的一款强大的开源库，主要用于构建和训练机器学习模型，特别是深度学习模型。在0.12.1版本中，TensorFlow为开发者提供了许多功能和改进，包括优化的计算性能、新的API以及对错误和异常处理的增强。
在Linux环境下安装TensorFlow 0.12.1，通常需要Python支持，因为TensorFlow是用Python编写的，并且通过Python接口进行交互。这里提到的`tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl`文件是一个Python的wheel包，用于Python 3.5（cp35代表Python 3.5，cp35m表示与ABI相关的编译选项）且适用于x86_64（64位）架构的Linux系统。
在Linux操作系统中，比如Ubuntu或CentOS，安装这个whl文件需要先确保已经安装了Python 3.5以及pip（Python的包管理器）。对于Ubuntu，可以通过以下命令安装Python和pip：
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip
```
在CentOS上，可以使用以下命令：
```bash
sudo yum update
sudo yum install python3 python3-pip
```
接下来，将wheel包移动到Python的可执行文件目录，或者当前工作目录，然后使用pip安装：
```bash
pip3 install tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl
```
在安装过程中，系统会自动处理依赖关系，如numpy等必要的库。安装完成后，你可以通过Python环境来导入TensorFlow并测试安装是否成功：
```python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
```
TensorFlow 0.12.1在Linux上的应用不仅限于命令行，也可以与可视化工具如TensorBoard结合使用，以图形化方式监控和调试模型的训练过程。此外，它还支持分布式计算，可以利用多台机器的GPU资源进行大规模的并行计算。
需要注意的是，随着TensorFlow的更新，其API可能会有所改变，因此在升级或降级版本时，开发者需要检查API文档以确保代码的兼容性。同时，为了获得更好的性能和最新的特性，建议使用最新稳定版本的TensorFlow。然而，如果项目依赖于特定版本，如0.12.1，那么保持这个版本是必要的。
TensorFlow 0.12.1在Linux下的安装涉及Python环境的配置、whl包的安装和使用，以及可能的依赖库的管理。理解这些概念和步骤对于任何想要在Linux环境中使用TensorFlow进行机器学习开发的人员来说都是至关重要的。
