安装前的准备
UEFI 启动GPT分区 Win10和Ubuntu16.04双系统安装
ubuntu16.04 NVIDIA CUDA8.0 以及cuDNN安装
注意，在此使用的是CUDA9.0以及cuDnn7.1.4，所以可以参照上面的情况，安装本文使用的版本。不愿意官网下载，可以直接在此下载。
安装Tensorflow
ubuntu16.04中的python版本
安装好ubuntu16.04版本之后，系统会自带 python2.7版本，在此想使用python3 则需要：
下载python：
先备份原来的链接：
sudo cp /usr/bin/python /usr/bin/python_bak
删除原来默认指向python2.7版本的链接：
sudo rm /usr/bin/python
重新指定新的链接给python3.5版本：
/usr/bin/python
此时，在终端输入python可以发现版本是3.5：
从3.5切换回2.7：
sudo rm /usr/bin/python /usr/bin/python
在本文中使用的是3.5，注意设置。
安装python对应版本的pip和依赖包
若python版本为2.7，则输入如下命令：
sudo apt-get install python-pip python-dev
若python版本为3.x，则输入如下命令：
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
升级pip版本：
在装tensorflow之前，不管是不是最新的pip版本，都要更新一下，具体命令如下：
python 2.7版本：
sudo pip install --upgrade pip
python 3.x版本：
sudo pip3 install --upgrade pip
更改pip源地址
这一步操作一定要做，下载速度提升的十分明显，在这里我们使用清华的源：
mkdir ~/.pip gedit ~/.pip/pip.conf
添加：
[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install] trusted-host=mirrors.aliyun.com
安装TensorFlow
TensorFlow安装CPU和GPU两种版本，CPU版本安装命令如下：
python 2.7版本：
sudo pip install tensorflow
python 3.x版本：
sudo pip3 install tensorflow
GPU版本安装命令如下：
python 2.7版本：
sudo pip install tensorflow-gpu
python 3.x版本：
sudo pip3 install tensorflow-gpu
测试安装结果
等待上述安装结束，创建hello.py文件写入：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
hello=tf.constant('Hello,Tensorflow!')
print(sess.run(hello))
终端输入：
python hello.py
输出：
查看tensorflow的版本以及安装位置：
python import tensorflow as tf tf.__version__ tf.__path__ #安装路径
python安装路径查看：
import sys print sys.path
遇到的问题
libcudnn.so.7 cannot open shared object file: No such file or directory
原因可能是因为cuda的路径可能设置错了，修正方法：
sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64