GPUの使い方？

deep-LearningでGPUを使えないか試してみたが、いまいちよくわからない。
　win10で試す
   NVIDIAドライバをインストール
　CUDA Toolkit 9.0をインストール(9.1ではうまくいかない）
　cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0をインストール(CUDAのバージョンに合わせる必要あり）
   Visual Studio 2015 の Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストール
　Anacondaをインストール

　と、ここまではとくに問題ないが、このあとの　「tensorflow-gpuをインストール」がうまくいかない。

conda update -n base conda　
conda config --set safety_checks disabled のあと
 conda create -n 任意の名前 python=3.5  (3.6だとうまくいかない）


 activate 名前
 conda install -n 名前 tensorflow-gpu
としてみた

 でも、あまり速くなってない。ボードが古いためだった。
CUDA をサポートし、Compute Capability（CC) という数値が３以上必要らしい。
とくに、tensorflowはCCが少ないと認識しないことがわかる。
補足＞
conda info -eで　情報確認できます。
conda remove -n 名前 --all  で削除できます。

そして==>後日、注文していた新しいGPU（GTX780）が届く。これはCC値に問題はない。
しかし、GPUが動作しない。どうやら、PCIexpress用の補助電源がないとだめならしい。
これまで使ってきた５００W電源では、コネクタもなく、容量的にもきついので、新たに６００Wの電源（KRPW-N600W）を購入。こちらの電源にはちゃんと補助電源用のコネクタがついていた。

そして＝＝＞5/5　anacondaでPython3.6でpip install tensorflow-gpuで動かすがうまくいかない。Python3.5でやってみたら、問題なく動作する。計算スピードもかなり速くなっていた。

算数＆ラズパイから始めるディープラーニング

ディープラーニングの本を読んで見る。「算数＆ラズパイから始めるディープラーニング」という本がわかりやすい。本に沿って、操作していけばほとんど、ひっかかるところはなく、進められる。

若干、注意、補足が必要なところとして
１　P33　ChainerRLのインストールがうまくいかない。
ネットで検索すると　sudo apt-get install python2.7-dev　が必要なよう。
バージョンの2.7は、環境に合わせる必要がある。

２　P113のtest.txtの意味は
　　000
　　010
　　100
　　111
となっていますが、１列目AND２列目の結果が３列目を表すようです。

3 P134　リスト１の
 sudo pip install scikit-imageで
エラーが発生した。試しに
sudo pip install "tornado<2"
としてから、再度試したらうまくいった。