之前因为安装tensorflow-gpu版本，简直快让我烦到爆炸，刚开始装的时候也是不怎么懂，就闷着头上网搜安装教程，大致了解到有两种安装方法：1）源码安装；2）pip安装。
因为根据源码安装tf的过程中踩过得坑实在太多，所以我最后是用pip安装，这里主要介绍pip安装tensorflow-gpu版本的步骤：
1）安装对应的显卡驱动，最简单且方便的做法就是在“设置”的“附加驱动”里直接安装nvidia的驱动（需要重启才能更新）；
2）安装CUDA8.0：其实就是下载cuda_8.0.61_375.26_linux-run，但是这个地方我实在被坑过太多次：大家切忌不要从官网下载，官网默认是CUDA9.0版本，而tensorflow暂时还不支持9.0，但是呢，从官网下载的CUDA8.0版本总是下载到中途任务失败。这里贴出我自己下载的cuda_8.0.61_375.26_linux-run链接（ https://pan.baidu.com/s/1o8wsg3K 密码: i4hn）。
然后在终端输入：
chmod +x cuda_8.0.61_375.26_linux-run
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux-run --override --silent --toolkit
安装的cuda在/usr/local/cuda下面！
3.安装cudnn 8.0 v6.0，注意一定要装6.0的（从官网下载cudnn-8.0-linux-x64- v6.0.tgz，这个官网可以下载），不然后面会出现这种问题：ImportError:libcudart.so.6.0:cannotopen shared object file:No such file or directory.
下载完之后在终端输入：
sudo cp cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz /usr/local/cuda
cd /usr/local/cuda
tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4）配置CUDA环境变量：将下面两个路径加入到环境变量中。
sudo gedit ~/.bashrc
在打开的编辑器末尾添加：
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
保存并在终端输入
source ~/.bashrc。
5）因为我采用的是pip安装，所以到这一步就超级简单了！！！直接在终端输入
sudo pip3 install tensorflow-gpu
等待安装完成即可！！！（这时候就可以看出更改了pip源之后下载速度简直光速提升！不然估计要下到吐...具体方法可看http://www.jianshu.com/p/b942f98524a8）
