質問: すみません。必要となる情報がわからないので、お手数ですが調べ方記載の上、この情報をよこせとおっしゃってください。
回答: 前提がわからなくて混乱していると思うので、まずは以下の検索キーワードでググってください。 * gpgpu * cuda とは あと仮想環境は(実用上は使いたくなるだろうけど)本質的には関係ないので一回忘れてください。 > > GPUを使うためにはGPU用のライブラリ、TensorFlowというものが必要らしいことはわかりました(え、こういう認識で大丈夫ですか...?) > > > だめです。以下の必要事項をすべて満たして初めて深層学習でGPUを使えます。 1. GPGPU対応のGPUを持っている intelのCPUの内蔵GPUとかは(こう書くと若干語弊があるけど)駄目。NVIDIA製で新し目ならほぼオッケー(ローエンドすぎると駄目とかあったっけ?) AMD製も一応できるが若干茨の道(それでも最近は力を入れていて使えるレベルに達しつつあるとされます) 2. 必要なソフトをちゃんと入れる NVIDIA+TensorFlow環境前提の場合、CUDA自体はドライバとCUDA Toolkitがあれば良いはず。次にcuDNNというソフトを入れる必要があります。それが済んだらTensorFlow入れれば大丈夫かな? 具体的なことは環境構築記事を読んでください 3. 使うライブラリに対応したコードを書く GPUを使わない前提で書いたコードで動くはずもなし(CPUで深層学習フレームワークを動かすという書き方のコードなら少し設定を変えるだけでいけそうですが) 散々書いておいて申し訳ないんですが、Google Colaboratoryなら環境構築の手間なしで無料で使えるらしいので、そっちにしたらどうですか。 【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch/Chainer環境構築 on Colaboratory - Qiita