1. CUDAのインストール

下記を参考にしました。
Install NVIDIA CUDA on Fedora 22 with gcc 5.1

準備

必要なものをインストールしておきます。

dnf -y install kernel-devel dkms
dnf -y groupinstall "C Development Tools and Libraries"

CUDAのインストール

下記の場所からCUDA 8 RCのrpmファイルを取ってきます。
CUDA Toolkit | NVIDIA Developer
私が使ったのは cuda-repo-rhel7-8-0-rc-8.0.27-1.x86_64.rpm です。

dnf -y install cuda-repo-rhel7-8-0-rc-8.0.27-1.x86_64.rpm 
dnf -y install cuda

設定ファイルを作成

以下の2つのファイルを作成します。

/etc/profile.d/cuda.sh を下記の内容で。

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf を下記の内容で。

/usr/local/cuda/lib64

作成できたら、下記のコマンドを実行。

ldconfig

そしてrebootします。

reboot

NVIDIA driverの.runファイルを実行

下記の場所からGTX1060用のドライバファイルを取ってきます。
http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
私が使ったのは NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run です。

chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run

最初のほうのDKMS関係と32-bitライブラリ関係の質問にはYesと、
最後のほうのnvidia-xconfig関係の質問にはNoと答えましょう。

チェックは（例によって）以下のようにおこないます。

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery

2. JDK 8のインストール

よく分からなかったので、下記の場所にあるjdk-8u101-nb-8_1-linux-x64.shを使用しました。
http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/jdk-netbeans-jsp-142931.html
この.shファイルを実行後、インストール先のパスをJAVA_HOMEに設定します。

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_101/

このパスの設定は、Bazelのインストールだけでなく、TensorFlowのインストールにも必要です。

3. Bazelをソースからインストール

BazelのサイトのCompiling from sourceにある指示通りに作業します。
Installing Bazel - Bazel
作業前に、gccにパスが通っているかどうかチェックしておきましょう。通っていなければ

export CC=/usr/bin/gcc

等としておきます。そして、以下を実行します。

git clone https://github.com/bazelbuild/bazel.git
cd bazel
./compile.sh

作成されたバイナリを適当な場所にコピーするのをお忘れなく。

4. TensorFlowをソースからインストール

TensorFlowのサイトのInstalling from sourcesにある指示通りに作業します。
TensorFlow -- Download and Setup

準備

必要なものをインストールしておきます。

dnf -y install python-wheel python-devel swig zlib-devel
pip install --upgrade pip
pip install --upgrade numpy

zlib-develは、TensorFlowのサイトの上記の場所には書かれていないですが、必要です。

cuDNNのダウンロードとインストール

CUDA 8.0 RC 向けのcuDNNをダウンロードしましょう。
私が使ったのは cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz です。

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

インストールのためのコンフィギュレーション

GPU supportのところでyと答えるのを忘れないようにしましょう。

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
cd tensorflow
./configure

インストール

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

ビルドはそれなりに時間がかかると思います。
うまくいかなければ、インストールのためのコンフィギュレーションのところで、
gccのパスを明示的に設定してからやり直すなどしてみてください。

インポートしてみる

インストール中に居たtensorflowディレクトリから抜けます。その後にチェックしましょう。
（そうしないと ImportError: cannot import name pywrap_tensorflow みたいなエラーが出ます。）
以下に私の環境での様子をそのまま示しておきます。

[root@ribbon tensorflow]# cd
[root@ribbon ~]# python
Python 2.7.11 (default, Aug  9 2016, 15:45:42)
[GCC 5.3.1 20160406 (Red Hat 5.3.1-6)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] Couldn't open CUDA library libcudnn.so. LD_LIBRARY_PATH:
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:3304] Unable to load cuDNN DSO
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcurand.so locally
>>>

あ、パスを通すのを忘れていました。.bash_profileに以下のように書いておきましょう。

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64"
export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"

これでOKなはずです。

[root@ribbon ~]# . .bash_profile
[root@ribbon ~]# python
Python 2.7.11 (default, Aug  9 2016, 15:45:42)
[GCC 5.3.1 20160406 (Red Hat 5.3.1-6)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcurand.so locally
>>>