やりたいこと

PythonでTensorflow, KerasをGPUで動かしたい
KerasはTensorflowから使えます。
以下のコードが実行できるようになります。

from tensorflow.config.experimental import list_physical_devices
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

physical_devices = list_physical_devices('GPU')

Keras

Kerasは個別にimport keras利用可能ですがKeras自体の開発は終了し、今ではimport tensorflow.kerasで使用することが推奨されているようです。
なのでpip install kerasで個別にKerasをインストールする必要はありません。
https://keras.io/about/

必要なもの

Visual Studio (C++によるデスクトップ開発)
Anaconda
tensorflow-gpu (バージョン指定)
Geforce Experience(Nvidia GPU Driver)
Nvidia CUDA Toolkit (バージョン指定)
NVIDIA cuDNN(バージョン指定)

互換性の確認

インストールしたいバージョンのTensorFlowが「どのバージョンのPythonに対応している」「どのバージョンのCUDA Toolkitに対応している」「どのバージョンのcuDNNに対応している」かを下のリンクから確認しましょう。
https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ja#gpu

例

Tensorflow-gpu 2.4.0を入れたい場合インストールするものは以下になります。

Tensorflow-gpu 2.4.0
Python 3.6～3.8
Nvidia CUDA Toolkit 11.0
Nvidia cuDNN v8.0

Visual Studioのインストール

Visual Studioを以下リンクからダウロード
https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/
ダウンロードしたVisual Studio Installerを開いて「C++によるデスクトップ開発」「Desktop development with C++」にチェックを入れてインストール

Gerforce Experience

Geforce Experience(Nvidia GPU Driver)を以下リンクからダウンロード
https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/geforce-experience/
ダウンロードしたら開いてインストール
インストールしたGeforce Experienceを開いて最新のドライバーをインストール

Nvidia CUDA Toolkitインストール

互換性のあるバージョンを以下リンクから探してダウンロード
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
ダウンロードしたら開いてインストール

Nvidia cuDNNインストール

互換性のあるバージョンを以下リンクから探して「cuDNN Library for Windows」をダウンロード
Nvidia Developのアカウントでログインする必要があります。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
ダウンロードしたZIPファイルを展開する。
「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0」的なところにCUDA Toolkitがインストールされているのを確認する。
展開したファイルをCUDA Toolkitにコピーする。

システム環境変数(Path)の確認

Pathに以下のものが入っていれば大丈夫。なければ追加する

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp

Anacondaをインストール

以下リンクからAnacondaをインストール
https://www.anaconda.com/products/individual

Anacondaの新しい環境を作成

Anaconda Navigatorを開いて、Environmentsで新しい環境を作成
Pythonのバージョンは上で互換性を確認したものを選択
作成した環境で「Open Terminal」を選択
ターミナルが開いたら「pip install tensorflow-gpu==version」を実行してTensorflow-gpuをインストール
versionには上で確認したバージョンが入る

pip install tensorflow-gpu==version
例
pip install tensorflow-gpu==2.4.0

動いているか確認

先ほど開いたターミナルで以下コマンドを実行

python -c "from tensorflow.python.client import device_lib;print(device_lib.list_local_devices());"

出力

出力が以下のように**「device_type: "GPU"」**という表記があれば成功です!!

[
　　name: "/device:CPU:0"
　　device_type: "CPU"
　　memory_limit: 268435456
　　locality {}
　　incarnation: 408926561584540200,
　　name: "/device:GPU:0"
　　device_type: "GPU"
　　memory_limit: 9988323456
　　locality {
　　　　bus_id: 1
　　　　links {}
　　}
　　incarnation: 8775696053629801602
　　physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1"
]