特別注意

網上有的指出前期需要安裝NVIDIA 驅動，需要到官網下載什麼的其實這裡可以一步解決。
當你安裝好ubuntu 16.04 系統後，在terminal裡輸入

nvidia-smi 這個命令，發現根本沒有這個命令。所以此時你需要做的第一件事就是如下：

系統設定 -> 軟體和更新 -> 附加驅動 -> 使用 NVIDIA×××（專有，test）-> 應用更改

等一段時間更新完畢就ok了。其實安裝NVIDIA驅動就這麼簡單，沒必要按著網上那些人說的下載安裝。

此時系統裡就多了好幾個關於NVIDIA的命令，當然nvidia-smi肯定也有了，在terminal輸入nvidia-smi
 
就會看到如下資訊，成功。

1.下載CUDA8.0 和 cuDNN

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

1. 以上操作都ok後必須配置以下環境變數，如下就可以

sudo gedit ~/.bashrc 在開啟的檔案做後面加上下面兩句
export PATH=/usr/local/cuda-8.0
 
/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64

儲存關閉，在terminal輸入
source ~/.bashrc   # 啟用一下環境變數

theano 和 tensorflow所需要的公共部分gpu加速，上面步驟就算完成了

theano 所需的單獨部分就是你需要去配置一個.theanorc檔案

sudo gedit ~/.theanorc 開啟一個空白檔案，在裡面加上下面內容，特別注意 [lib] 下的值必須是float型別小於1.0

[global] 
floatX=float32 
device=gpu 

[nvcc] 
fastmath
 
 = True
optimizer_including=cudnn

[cuda] 
root=/usr/local/cuda-8.0

[lib]
cnmem = 0.8

在終端輸入
import theano  # 出現如下資訊ok， 之所以有(5110,6021)資訊是因為cuDNN我安裝了5.0和6.0兩個版本，沒關係。

tensorflow特有部分

sudo pip install tensorflow-gpu #就這麼簡單，因為cuda的環境變數在theano這裡就解決了。
安裝好以後可以在terminal輸入以下命令看看
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello world')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)

當你輸入
sess = tf.Session()
回車後看到中間這一大坨東西就說明ok
這部分就是在告訴你，你可以是使用gpu加速來計算。你的顯示卡型號啊什麼什麼的。
比如我的是Quadro k4200 結束

以上全是個人學習過程中的筆記，若能在不經意間幫到你，那是極好的了。
若有錯誤，望即使指出，謝謝。