tensorflow已经装了gpu，那keras使用gpu训练模型

如果你已经安装了TensorFlow并且它能够识别到你的GPU，那么在Keras中启用GPU进行模型训练相对直接。以下是基本步骤：

1. 首先，确保导入Keras时选择了`tensorflow-gpu`作为后端，而不是默认的CPU版本。你可以这样做：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 检查是否使用GPU
if tf.test.gpu_device_name():
    print('Using GPU device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
    print("Your system doesn't have a GPU")

2. 创建模型时，如果没做特别设置，默认会利用可用的GPU资源。例如：

model = keras.Sequential([...])

或者，如果你需要明确指定GPU设备，可以这样做：

with tf.device('/device:GPU:0'):  # '0' 可以替换为你实际的GPU编号
    model = keras.Sequential([...])

3. 调用`model.fit()`进行训练时，Keras会自动将数据分布到GPU上，前提是你的数据集适配于GPU内存。

**相关问题--:**
1. 如何检查当前Keras是否配置为使用GPU？
2. 如果有多个GPU，如何让Keras选择特定的一个?
3. 如果遇到CUDA Out of Memory错误，应如何解决？