背景
想在最近项目上尝试下深度学习框架，安装tensorflow，参考了很多的文章，期间踩了不少的坑，特此记录。
环境：
ubuntu14.04
显卡goforce1060
Python2.7
安装ubuntu
利用Universal USB Installer制作ubuntu启动盘。
机器由于之前装了windows10,7双系统，故需要装多系统，这里首先尝试用ubuntu16，但安装时提示采用了UEFI模式，若安装ubutnu，则可能导致windows难以启动，期间尝试在BIOS中关闭UEFI模式，无果。又尝试制作了ubuntu12和14的U启，发现二者可以安装，与windows共存，在启动之前应在硬盘上空闲一部分空间，无分区，ubuntu会自动划分空间。
在安装过程中，由于系统无显卡驱动，使用hdmi会出现超出频率范围，无法显示画面，由于实验室正好有另一接口的显示屏，接上正常显示，成功安装。若无，可查找另外方法。
安装goforce驱动
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
回车后继续
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
之后重启系统让GTX1060显卡驱动生效
终端输入
nvidia-smi
测试
此时可在系统设置中，查看详细信息，若显示1060则说明安装成功。
安装CUDA
可直接搜索CUDA，或CUDA下载（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）
选择对应版本，这里是选择的deb版，但网上建议选择run版，可查找相应教程，这里仍记录deb版过程。
sudo apt-get install libcupti-dev
sudo dpkg -i cuda-repo.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
这里可能会出现错误，但记不大清了，出现时可相应查找解决方案。
安装cuDNN
这里要选择cuDNNv5.1，尝试过v6和v5，最后tensorflow均提示问题。
cuDNN下载：https://developer.nvidia.com/cudnn
#解压文件
tar -zxvf cudnn.tgz
#复制cuda到路径下，注意切换目录
sudo cp -R ./cuda /usr/local/
添加环境变量
vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
#将CUDA添加进链接库
安装tensorflow
在安装tensorfolw前应检查python的版本，本次系统已安装python2和python3，本次安装利用pip安装python2的tensorflow，若要安装pythoin3的tensorflow应使用pip3。
sudo apt-get install python-pip python-de
pip install tensorflow-gpu #此步可能会无法找到，可查看官网，下载相应的whl安装
常见错误
import tensorflow出现ImportError: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory
这是由于链接库的位置没设置好，尝试
sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64
可正常使用。