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。