はじめに
多分OSは、あまり関係ないです…笑
anacondaを使う人全般だと思います（検証してないので何も言えません）
私自身、大分彷徨ってたどり着いたので、
もしかすると、必要な手順を飛ばして書いているかもしれません…
どうしても解決出来ない場合は、
ご連絡頂くか、オンライン質門サービスをご利用してください…
初学者ゆえ間違えがあるかと思います。心優しいご指摘お待ちしております！
利用環境
・DELL XPSタワー
・nvidia 1060
・archLinux (多分OSはあまり関係ないです…)
前提として、OSインストール済み、GUI環境が整っているものとします。
anacondaのインストール
お好きなブラウザから、Anacondaの公式サイトから、Linux版をインストール。
こちらの公式サイト様からダウンロード
https://www.anaconda.com/download/#download
Anacondaのインストールについては、下記サイト様が詳しく書いてあるので参考に。
(こちらはubuntuだが基本は同じ)
https://pythondatascience.plavox.info/python%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB/anaconda-ubuntu-linux
７月１７日確認時点では5.2.0だった。
そして、下記のサイト様の「condaからtensorflowをインストール」参考に進める。
https://vanhuyz.com/install-tensorflow-with-anaconda/
パッケージのインストール
こちらの、サイトにはCPU版のみと書いてあるが、７月１８日現在
GPU版もある！！
どのサイトもCPUの情報しか書いてなかった…
単純に、私の検索能力が足りなかっただけかもしれないが…
(ここで２日は無駄にした)
さらに、煩わしかったCUDAやcuDNNまでも、
anacondaで環境構築できる為、特に考える必要がない！
これにより、飛躍的に難易度が降下したと思っている…
もし、TensorFlowのCPU版をインストールしていたら、
conda uninstall tensorflow
を、してあげる必要がある。
この先は簡単
conda install -c anaconda cudatoolkit cudnn tensorflow-gpu keras-gpu
をすれば、多分全部入る…多分…
結構インストールに時間はかかる。
インストールが終わったら、下記サイト様のサンプルをありがたくコピペさせていただく。
https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py
正しくGPUで実行出来ていると、GPUへのアクセス？みたいなメッセージが流れていく。
ちなみに、私の環境では
GPU無し 約9分
GPU有り 約1分30秒
約6倍と、かなりの高速化が見られた。
おわりに
投稿しようと思い大分時間が経ってしまいました…
初投稿ゆえ、読みづらい点などあるかと思いますが、大目に見みてください…
また、お気付きの点などごさいましたら、ご連絡くださいませ！