近期要做一个人脸表情识别的课题，需要用到深度学习，鉴于指导老师推荐及未来应用前景的考虑，决定采用tensorflow。
首先在自己的主机上安装，然后在实验室服务器（NVIDIA GTX TITANX）上安装。 以下过程是在我的主机上安装，TITANX上安装方法是一样的。
我的系统及环境：
Ubuntu14.04（64位）， Python2.7， Nvidia GeForce GTX660
Tensorflow GPU 版本要求显卡的Compute Capability >= 3.0, GTX660的Compute Capability = 3.0 （NVIDIA显卡计算能力查看网址 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）， 因此，我装的是Tensorflow GPU版本。
安装TF GPU版本，必要要先装CUDA和cuDNN。
1.检查环境
lspci | grep -i nvidia （查看显卡型号）
uname -m && cat /etc/*release
gcc --version
uname -r
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) （install与内核一致相关包）
2. CUDA 8安装
CUDA 8下载网址 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 如下图，我下载的是这个版本。
安装过程：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
安装后CUDA后，需要设置环境变量， sudo gedit /etc/profile , 在profile结尾加上：
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} （红色字体为cuda的bin位置）
保存后，在终端中 source /etc/profile
3. cuDNN 5安装
下载网址： https://developer.nvidia.com/cudnn ，注册后下载 cuDNN v5.1 Library for Linux， 在终端中执行如下命令：
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz （ 解压cudnn）
sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
安装完CUDA 8 和 cuDNN 5后， 在终端输入 sudo apt-get install libcupti-dev
4. tensorflow安装
我选择的安装方式为 Install with native pip （https://www.tensorflow.org/install/install_linux）
安装pip： sudo apt-get install python-pip python-dev
下载tensorflow(GPU版)：https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
安装tensorflow：
(1)在线安装
sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
(2)下载安装（由于Ubuntu系统下，网上比较慢，可以在windows下载。推荐这种安装方法）
sudo pip install tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
5. 测试tensorflow
终端输入： python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
参考网址
https://github.com/tensorflow/tensorflow
https://www.tensorflow.org/install/install_linux
http://www.qingpingshan.com/pc/fwq/172247.html