如何将keras模型搭载到GPU上运行

在Keras中，要让模型利用GPU运行，你需要确保以下几个步骤：

1. **确认硬件环境**[^1]:

   import tensorflow as tf
   print(tf.test.is_gpu_available()) # 如果返回True，则有可用的GPU

2. **设置计算设备**:

   gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
   if gpus:
       try:
           # 设置默认的TensorFlow会话使用GPU
           tf.config.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
           logical_gpus = tf.config.list_logical_devices('GPU')
           print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPU")
       except RuntimeError as e:
           # 即使没有物理GPU，逻辑GPU也可能存在
           print(e)

3. **启用GPU在模型构建时**:

   with tf.device('/device:GPU:0'):
       model = keras.Sequential([...])

4. **编译模型时指定优化器支持GPU**:

   model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'], experimental_run_tf_function=False)

如果你已经完成了这些步骤但仍然看到CPU运算，可能是因为其他原因（如内存限制、驱动程序问题、模型配置不支持GPU）。建议检查CUDA/CuDNN版本是否匹配，以及是否有足够的显存供模型运行。