keras模型是默认在GPU上运行吗

默认情况下，Keras会利用可用的最佳资源进行训练。如果有TPU（Tensor Processing Unit），它会优先使用TPU；如果没有TPU但有GPU，Keras会自动选择GPU进行训练；只有当TPU和GPU都不具备时，才会使用CPU[^2]。

要查看当前环境下Keras是否能够在GPU上运行，你可以使用以下方法：

1. **确认是否有GPU**:

   import tensorflow as tf
   gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
   if gpus:
       print("GPUs are available")
   else:
       print("No GPUs found")

2. **设置Keras使用GPU**:
如果你确定想要在GPU上训练，可以这样配置：

   import tensorflow.keras.backend as K
   K.tensorflow_backend.set_session(tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)))

注意，这通常只适用于没有自动检测功能的情况。

相关问题

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。

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？