前言：

今天在学校的服务器上安装了GPU版本的TensorFlow，为了防止遗忘，便于自己下次安装以及方便他人安装，遂将其安装过程予以记录。
PS：服务器上的系统为Ubuntu 16.04，此安装过程虽未必适合于所有人，但本人已在服务器上亲测通过，因此大家可以将其作为一个参考。

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1. 安装NVIDIA驱动

直接在Ubuntu图形界面上安装，点击System Settings->Software & Updates->Additional Drivers，选择最新的NVIDIA驱动即可，点击Apply Changes->Restart...。

NVIDIA驱动安装完成图.png

2. 安装CUDA

下载CUDA，我用的版本是cuda_8.0.61_375.26_linux.run。
2.1 执行快捷键Ctrl+Alt+F1进入命令行模式
2.2 关闭X server服务：

sudo service lightdm stop

2.3 进入cuda_8.0.61_375.26_linux.run所在文件夹（一般会是在Downloads文件夹下，具体安装时视情况而定）:

cd Downloads/

2.4 安装cuda_8.0.61_375.26_linux.run：

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

执行完上述代码后会出现一个协议，一直按回车到底（或者按Q键退出文档查看，这个操作我没有操作过，是在一个帖子上看到的，大家有兴趣可以尝试一下），输入accept。安装时切记不安装NVIDIA驱动！！！输入n即可，其余输入y，有关路径的选择直接回车即可。
2.5 打开X server服务：

sudo service lightdm start

执行完便可进入图形界面。
2.6 添加环境变量，运行：

sudo gedit ~/.bashrc

在最底部添加：

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

保存退出，运行：

source ~/.bashrc

3. 安装cuDNN

下载cuDNN，我用的版本是cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz。
3.1 进入cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz所在文件夹（一般会是在Downloads文件夹下，具体安装时视情况而定）:

cd Downloads/

3.2 解压cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz：

tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

3.3 将解压后的文件拷贝到CUDA目录下：

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*

4. 安装GPU版本的TensorFlow

4.1 Ubuntu上通常已经安装pip软件包管理器（通过 pip -V确认一下），然而我用的服务器上并没有安装好它，遂执行：

sudo apt-get install python-pip python-dev   # for Python 2.7

此时若执行后出现问题，请根据具体报错内容上网查询解决方案。
4.2 安装tensorflow-gpu：

sudo pip install tensorflow-gpu

5. 测试，输入python，回车，输入以下代码：

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)

如果显示：

Hello, TensorFlow!

即成功。

参考贴：

[1] Ubuntu 16.04 LTS + CUDA8.0 + cudnn6.0
[2] ubuntu16.04下安装CUDA，cuDNN及tensorflow-gpu版本过程
[3] 在 Ubuntu 上安装 TensorFlow
[4] TensorFlow安装与测试