系統：Ubuntu14.04 64-bit

1.安裝CUDA

顯示卡：GTX 1080

為了測試顯示卡是否正常，先裝了個352的驅動，使用Ubuntu的預設源，很方便就完成了安裝。

# 官方說明中的前置條件
apt-get install gcc g++ linux-headers-$(uname -r)

apt-get install nvidia-352

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接著安裝cuda庫，這裡使用最新的 cuda-7.5 toolkit。

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/7.5/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1404-7
 
-5-local_7.5-18_amd64.deb

dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

apt-get update

apt-get install cuda

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修改環境變數，使得可以直接使用cuda工具包中的命令。

vim ~/.bashrc

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在其中新增如下四行。

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64 
PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
export PATH

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使更改生效。

source ~/.bashrc

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執行官方的樣例程式

cuda-install-samples-7.5.sh ~
cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples

cd 1_Utilities/deviceQuery
make
cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

cd ~/NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/1_Utilities/bandwidthTest
make
./bandwidthTest

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若兩次測試結果都為 pass，表示cuda執行正常。

2.安裝tensorflow  

必不可少的python-pip和python-dev

在這個視窗中輸入命令：

$ sudo apt-get install python-pip python-dev

注意，視窗中其實已經有一個$符號了，因此你在複製或者輸入命令時其實不用將這個$符號也包括進去，但是網上的教程給出命令的時候一般是會把這個符號包括進去的，作為一個標誌。注意一下就好。

命令最開始的sudo意味著這條指令將以root許可權執行，所以需要輸入你最開始設定的那個密碼，注意輸入過程在螢幕上是不會有任何體現的。輸完直接按回車就行。

直接輸命令：$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

如果命令列中下載不下來，可以把tensorflow-0.11.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl先下載下來再裝。 

安裝完成後測試 ：

在終端輸入python，進入python編譯環境，然後輸入：

import tensorflow as tf

引包tensorflow包，如果沒有報錯，則安裝成功，否則就有問題。

然後可以輸入

tf.__version__
tf.__path__

檢視tensorflow的安裝版本和安裝路徑（左右各兩根下橫線）。