環境

Ubuntu 18.04 LTS
GeForce GTX 1050
NVIDIA driver version: 435.21
conda 4.8.3
R version 3.5.3

tensorflow-2.xでは一発でGPUが認識されました

conda create -y -n tf2 -c anaconda tensorflow-gpu

conda activate tf2
python -c '
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="3" # Tensorflowのログメッセージをオフにします
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU")))'

# Num GPUs Available:  1

GPUが認識されました！

パッケージを確認してみます。

conda list -n tf2 | grep -e python -e cud -e tensorflow

# cudatoolkit               10.1.243             h6bb024c_0    anaconda
# cudnn                     7.6.5                cuda10.1_0    anaconda
# python                    3.7.7           hcf32534_0_cpython    anaconda
# tensorflow                2.1.0           gpu_py37h7a4bb67_0    anaconda
# tensorflow-base           2.1.0           gpu_py37h6c5654b_0    anaconda
# tensorflow-estimator      2.1.0              pyhd54b08b_0    anaconda
# tensorflow-gpu            2.1.0                h0d30ee6_0    anaconda

昨年の今ごろはCUDA, CuDNNがインストールされなかったのですが、
いまは一発で全てインストールされています

Rでも同じです

# Rのインストール
conda install -y -n tf2 r-essentials r-base

cat << 'EOF' > r_env.R
options(repos = "https://cran.rstudio.com")
if (!requireNamespace("reticulate", quietly = T)) install.packages("reticulate")
reticulate::use_condaenv("tf2")
library(reticulate)

# tf2の環境が呼び出されているか確認します: 
print(reticulate::py_config()[1])

# GPUが認識されているか確認します。
Sys.setenv(TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 3) # Tensorflowのログメッセージをオフにします
tf <- import("tensorflow")

print(sprintf("Num GPUs Available: %d", 
length(tf$config$experimental$list_physical_devices("GPU"))))
EOF

Rscript r_env.R

# 実行結果
# $python
# [1] "XXX/anaconda3/envs/tf2/bin/python"

# [1] "Num GPUs Available: 1"

Rでも同様にGPUが認識されました！
これでGPUを使ってゴリゴリ計算を回すことができますね！