如何在GPU上使用Keras？

我已经使用GPU成功安装了TensorFlow。当我运行以下脚本时，会得到以下结果：

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

C：\ tf_jenkins \ workspace \ rel-win \ M \ windows-gpu \ PY \ 36 \ tensorflow \ core \ platform \ cpu_feature_guard.cc：140]
您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译使用的指令：AVX2 2018- 03-26
找到具有属性的设备0：名称：GeForce GTX 970主要：5次要：2 memoryClockRate（GHz）：1.253 pciBusID：0000：01：00.0 totalMemory：4.00GiB freeMemory：3.31GiB 2018-03-26 11:47： 03.186046：IC：\ tf_jenkins \ workspace \ rel-win \ M \ windows-gpu \ PY \ 36 \ tensorflow \ core \ common_runtime \ gpu \ gpu_device.cc：1312]
添加可见的GPU设备：0 2018-03-26 11： 47：04.062049：IC：\ tf_jenkins \ workspace \ rel-win \ M \ windows-gpu \ PY \ 36 \ tensorflow \ core \ common_runtime \ gpu \ gpu_device.cc：993]
创建TensorFlow设备（/ device：GPU：0，具有3043 MB内存）->物理GPU（设备：0，名称：GeForce GTX 970，pci总线ID：0000：01：00.0，计算能力：5.2）[名称：“ / device：CPU：0“ device_type：” CPU“ memory_limit：268435456 locality {}化身：8082333747214375667，name：” / device：GPU：0“ device_type：” GPU“ memory_limit：3190865920 locality {bus_id：1}化身：1190887510488091263 physical_device_desc： “设备：0，名称：GeForce GTX 970，pci总线ID：0000：01：00.0，计算能力：5.2”]

例如，如果我在Keras中运行CNN，它会自动使用GPU吗？还是我必须编写一些代码来迫使Keras使用GPU？

例如，对于MNIST数据集，我将如何使用GPU？

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation='relu',
                 input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))

小智.. 6

您无需明确告诉Keras使用GPU。如果有GPU（从您的输出中可以看到），它将使用它。

您还可以通过在模型训练期间查看GPU的使用情况来进行经验性检查：如果您使用的是Windows 10，则只需要打开任务管理器并查看“性能”选项卡（请参见此处）。

您无需明确告诉Keras使用GPU。如果有GPU（从您的输出中可以看到），它将使用它。

您还可以通过在模型训练期间查看GPU的使用情况来进行经验性检查：如果您使用的是Windows 10，则只需要打开任务管理器并查看“性能”选项卡（请参见此处）。