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环境：
系统：ubuntu 16.04
cpu：i5
gpu：gt920m
memory：8g
disk：SSD 256g
1．安装显卡驱动
首先需要保证电脑有满足cuda要求的显卡，ubuntu一般安装完成后都会使用集成显卡，独立显卡并没有充分利用。
ubuntu安装NVIDIA驱动还涉及到和原有驱动的冲突，这部分在网上比较多，也有些坑需要踩，可以自己搜索。
安装nvida的驱动，需要屏蔽之前的驱动，操作不当会造成系统无法进入图形界面，这时候，可以ctrl + alt + F1进入字符界面，进行补救，网上在这一点说的比较多，就不再多说了。
在知乎上看到一个安装nvidia驱动的方法,试了一下是可以用的，只是不知道是不是因为之前已经屏蔽了系统自带的驱动的缘故。
记在这里供大家参考：
进入：system setting -> software update -> additional drivers
select as the photo below and apply changes：
２．安装完驱动之后，安装cuda.
不同的tensorflow支持不同版本的cuda，在安装之前需要确认下载对应的cuda否则tensorflow无法调用cuda
a)准备工作：
检查gpu是否支持cuda：
lspci | grep -i nvidia
检查linux版本是否支持：
uname -m && cat /etc/*release
确认gcc是否安装：
gcc --version
确认内核头文件和开发环境：
uname -r
安装内核头文件：
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
ｂ)开始安装：
下载对应版本的cuda tookit并安装（下载地址点这里），这里选择离线安装方式（注意，目前tensorflow最新版本，1.4,1.5只支持到cuda 8.0， nvidia官网最新安装包为cuda 9.1）。
如果是重新安装，请先卸载：
sudo apt-get --purge remove <package_name>
使用离线安装包安装cuda tookit：
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda # (如果之前安装过cuda， 这里需要指定版本号，否则还是安装之前的版本，例如，安装cuda8.0使用：sudo apt-get install cuda--)
3.安装cuDNN
下载对应版本的cuDNN并安装，下载地址点这里，目前tensorflow版本1.5，支持cuDNN6.0 .
下载cuDNN v6.0 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)和cuDNN v6.0 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)，使用：
sudo dpkg -i <安装包名称>
安装上述两个包，先安装runtime library，否则可能会有依赖问题。
4.安装tensorflow
这里使用Python virtualenv进行安装
先安装virtualenv：
sudo pip install virtralenv
建立虚拟环境的文件夹， 比如安装到tensorflow_evn：
mkdir tensorflow_env
创建虚拟运行环境： virtualenv <刚才建立的文件夹>， 即：
virtualenv tensorflow_evn
激活虚拟环境：
source tensorflow_evn/bin/active, 总之就是要运行虚拟环境中bin目录下的active文件。
安装tensorflow需要的包：
pip install numpy
安装tensorflow-gpu：
pip install tensorflow-gpu
5.测试安装是否成功：
如果刚才的虚拟环境还没有关闭，启动python，运行：
import tensorflow as tf
op = tf.add(1.0, 2.0) # 进行加法运算
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(op))
更多示例代码，见：https://github.com/buxizhizhoum/machine_learning/tree/master/tf
如果已经关闭，重新激活虚拟环境：
source tensorflow_env/bin/active
然后运行python，运行上述代码。
如果可以运行成功，并且提示信息里面有提到gpu参与运算的信息，表明安装成功。
提示信息：
2017-12-22 15:01:58.555074: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2017-12-22 15:01:58.715769: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:892] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
2017-12-22 15:01:58.716538: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1030] Found device 0 with properties: name: GeForce 920MX major: 5 minor: 0 memoryClockRate(GHz): 0.993 pciBusID: 0000:01:00.0 totalMemory: 1.96GiB freeMemory: 1.31GiB
2017-12-22 15:01:58.716592: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce 920MX, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 5.0)
3.0
第一条信息不用管，这个是因为使用pip安装，而没有使用源码编译安装的原因，tensorflow为了尽可能好的兼容性，舍弃了cpu的一部分特性，通过编译安装可以解决，大概会有3倍左右的提升。
第三条即是说找到了GPU，并且打印了显存信息。
第四条表明创建了tensorflow的设备。 最下面的是运行的结果，表明gpu已经参与计算加速。
6.效果
进行gpu加速后，之前每次训练都占满的cpu现在只有一个核是满负荷的，运算速度有提升，但是没有网上说的20倍左右的提升，在mnist数字识别上，只比cpu块2~3倍，可能是因为这个显卡比较一般,cuda算力只有3.5，是满足tensorflow使用gpu加速的显卡里面的底线，使用高端显卡应该会有更大的提升。