Nvidia CudatoolkitとConda Cudatoolkit
今日まで、私はTensorflow-GPを使用してインストールしてきましたpipを使用してインストールし、Cuda関連ソフトウェアとNvidiaソフトウェア/ドライバーNvidiaのWebサイトから。最近、conda install tensorflow-gpuはcudatoolkitおよびcudnnもインストールします。
では、これら（condaが提供するもの）は、NvidiaのWebサイトからダウンロードしたものとどう違うのですか？
私の最初の（以前の）環境では、conda listは、（PyPiからの）TensorFlowのみをインストールし、cudnn/cudatoolkitはインストールしていないことを示しましたが、それでもすべてが機能しました。 
また、私が実行した新しい環境ではconda install tensorflow-gpu、conda listはtensorflow-gpがcudatoolkitおよびcudnnとともにAnacondaとともにインストールされたことを示しました。そして、この環境でも、すべてがうまくいきました。 
つまり、これは、NVIDIAのWebサイトからCudaをダウンロードしてインストールする必要があるということですonly pipを使用してTensorFlowをインストールする場合に必要ですか？
Anacondaを使用してtensorflow-gpuをインストールする場合、はい、テンソルフローgpuと同じconda環境にcudaおよびcudnnをインストールします。自分でインストールする必要があるのは、最新のnvidiaドライバーだけです（最新のCUDAレベルと、使用しているすべての古いCUDAレベルで動作します）。
これには、pip install tensorflow-gpuメソッドよりも多くの利点があります。
- Anacondaは、TensorFlowコードが使用するためにコンパイルされたCUDAおよびCuDNNバージョンを常にインストールします。
- TensorFlow、CUDA、CuDNNのレベルが異なる複数のconda環境を用意し、conda activateを使用してそれらを切り替えることができます。
- システム全体のレベルでCUDAとcuDNNを手動でインストールする必要はありません。
Pip install tensorflow-gpuと比較した場合の欠点は、Anacondaがcondaレシピを更新して最新のTensorFlowバージョンのビルドを公開できるようになる前に、pypiの週に最新バージョンのtensorflowが追加されることです。