系统配置：ubuntu14.04 + GTX1060 + i7（7700K）

安装部署参考地址1：http://www.voidcn.com/article/p-uhgocanx-vb.html

安装部署参考地址2（推荐）：http://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183

安装前准备工作（离线安装）

官方下载：cuda-8.0 toolkit

github下载tensorflow*.whl文件：tensorflow_GPU_py2.7 （拉到最下面选择GPU+py2）

官方下载：cuDNNV5（需要注册登录官网）

一共3个文件放入U盘，在ubuntu实体机上读取安装。这些文件全部放在/usr/local/WYLdownload目录下

第一步（可直接跳到第二步）：安装nvidia显卡驱动

linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题。使用如下命令添加Graphic Drivers PPA：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 

然后更新源：

sudo apt-get update

然后去navidia官网查看最新的驱动版本号：navidia官网：
http://www.geforce.cn/drivers

比如说驱动的最新版本号为375，则执行如下指令：

sudo apt-get install nvidia-375

最后安装openGL支持：

sudo apt-get install mesa-common-dev

第二步：安装cuda-toolkit-8.0并用其安装cuda-8.0

如果直接执行：$
sudoapt-getinstall-ycuda 会报错。正确使用方法为。

官方网站下载：CUDA Toolkit 8.0。下载网址为：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

linux，86_64，Ubuntu，14.04，deb[local]

然后执行如下指令：

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

这时在/usr/local目录下产生一个cuda安装的路径叫”cuda-8.0″添加cuda到环境变量：

sudo vim /etc/profile

添加内容：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH  
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

使环境变量生效

source /etc/profile

检验是否安装成功：查看GPU运行的进程

参考测试网址：
http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183

$ nvidia-smi

下载cuda测试用例：下载到~/cuda_examples目录下

$ cuda-install-samples-8.0.sh ~/cuda_examples

运行测试用例：

$ cd ~/cuda_examples/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples
$ make

第三步：降低gcc版本到5.0以下

查看gcc当前使用版本：

$ gcc --help

$ gcc --version #查看gcc版本号

最后一行为 <file:///usr/share/doc/gcc-4.8/README.Bugs>. 使用的ubuntu14.04使用的是4.8版本 所以不用降低gcc版本

否则执行如下指令：

sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

第四步：下载 cuDNN V5+ 库文件并添加到cuda-8.0库

到官网下载：cudnn-7.0-linux-x64-v3.0.8-prod.tgz

网址为：
https://developer.nvidia.com/cudnn

解压并将内容copy到/usr/local/cuda-8.0/include和lib64目录中：

指令如下：

sudo tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*   #分配包的权限

第五步：安装tensorflow(最简单的方式是第3种安装方法)

一、Anaconda安装tensorflow（不推荐：conda目录和系统自带python目录冲突）：

官方安装tensorflow说明：https://www.tensorflow.org/install

1、Create a conda environment named tensorflow to run a version of Python by invoking the following command:建立tensorflow运行环境

$ conda create -n tensorflow

2、Activate the conda environment by issuing the following command:激活conda环境

$ source activate tensorflow

3、Issue a command of the following format to install TensorFlow inside your conda environment:

$ pip install –ignore-installed –upgrade TF_PYTHON_URL
其中TF_PYTHON_URL是想要配置的tensorflow版本：
如：https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

$ sudo pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

4、从conda环境中退出：

$ source deactivate

二、git安装tensorflow

1、克隆Tensorflow仓库
#安转git支持：sudo apt-get install git

$ sudo git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow /usr/local/WYLdownload/tensorflow
$ pip install --upgrade setuptools pip

git clone <版本库的网址> <本地目录名>

即：上述指令是将git上的tensorflow包下载到ubuntu系统的/usr/local/WYLdownload/tensorflow包下

2、配置configure参数

$ sudo ./configure

三、pip安装tensoflow

1、安装pyenv（python版本控制软件）：参考地址：
http://www.voidcn.com/article/p-npjndilr-bqh.html

2、将文件 tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 下载到对应目录下

在该目录下执行：

$ pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

四、Bazel安装tensorflow（如果选择用Bazel安装tensorfloe***.whl）

Bazel是一个类似于Make的工具，是Google为其内部软件开发的特点量身定制的工具，如今Google使用它来构建内部大多数的软件。

1、首先安装jdk1.8:
http://www.voidcn.com/article/p-vtjoonus-bqh.html

但是bazel需要的jdk非以上jdk。需要oracle自己的jdk8包。

$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install oracle-java8-installer

2、安装Bazel依赖：

$ echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
$ curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel

3、安装源支持与bazel并更新bazel：

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install bazel
$ sudo apt-get upgrade bazel