经过楼主的各种挣扎，终于成功地安装好了tensorflow，参考网上的各种教程遇到很多坑，导致进度缓慢，下面进行最后总结。
首先，在安装tensorflow之前需要先安装cuda和cudnn，这个楼主之前并不知道，结果饶了一大圈子。
1.cuda
VIDIA CUDA 解析工具的接口，libcupti-dev 库。该库提供了更高级的分析工具支持。要安装这个库，对 CUDA Toolkit 8.0 以上的版本运行如下命令：
sudo apt-get install cuda-command-line-tools
并且将其路径加在你的环境变量 LD_LIBRARY_PATH 中：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
对于 CUDA Toolkit 7.5及以下版本，运行：
sudo apt-get install libcupti-dev
Ctrl+alt+F1进入字符界面，关闭图形界面（划重点！！！不然安装之后重启会无法登录图形界面，只能返回字符界面删除新安装的cuda然后再重新来一次！）
sudo service lightdm stop //必须有，不然会安装失败
安装nvidia driver
sudo chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run //获取权限
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run //安装驱动
sudo service lightdm start
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run // 安装过程中的提示输入：accept，N，Y，Y，Y
接着安装所缺少的库：
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
sudo apt-get install vim
设置环境变量
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后修改文件中环境变量设置
sudo vi /etc/profile
输入上面export的两句，保存，退出。
sudo ldconfig //环境变量立即生效
最后，验证安装是否完成
nvidia-smi
2.cudnn 下载
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download （网上不少教程给的链接进入之后的找不到，这个链接登录之后直接跳转下载页面）
下载完毕后解压，然后将相关文件拷贝到cuda安装目录下即可：
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
3.tensorflow
一定要注意设置超时时间：（楼主直接在pycharm新建的工程里面terminal安装的，tensorflow包含tensorflow和dist-info两个文件夹）
sudo pip3 --default-timeout=100 install -U tensorflow-gpu==1.4.0
登录PYCHARM：
~/下载/pycharm-2017.3.3/bin$
sh ./pycharm.sh
import tensorflow as tf
如果不报措，那么就安装成功啦，开森！！！
写在文末：
1）如果安装之后显示： can not open XXXX file
一般是cuda cudnn tensorflow 相互之间不兼容。比如楼主最后确定的版本是 cuda 8.0 cudnn 6.0 tensorflow 1.4。其中遇到cuda 9.0不兼容的问题， cudnn5.0不能使用，tensorflow 1.6 需要cuda 9.0 ，一把心酸泪呀！
2）如果安装tensorflow：
sudo pip3 install tensorflow-gpu==1.4.0 (结果中途失败了，其实是安装超时）
改成：
sudo pip3 --default-timeout=100 install -U tensorflow-gpu==1.4.0