怎么在在Keras环境中启用了GPU支持

要在Keras环境中启用GPU支持，请按照以下步骤操作：

1. 安装CUDA和cuDNN

首先，你需要在计算机上安装CUDA和cuDNN。这可以通过在NVIDIA网站上下载适用于你的操作系统的CUDA和cuDNN来完成。安装过程中需要注意版本的兼容性。

2. 安装GPU版本的TensorFlow和Keras

在安装完CUDA和cuDNN之后，你需要安装GPU版本的TensorFlow和Keras。这可以通过在命令行中运行以下命令来完成：

pip install tensorflow-gpu
pip install keras

3. 检查GPU是否可用

你可以在Keras环境中使用以下代码来检查GPU是否可用：

import tensorflow as tf
print(tf.test.gpu_device_name())

如果你的GPU可用，你将看到GPU的名称。

4. 指定GPU设备

如果你的计算机上有多个GPU，你需要在训练模型之前指定使用哪个GPU。你可以在使用Keras构建模型的代码块前加上以下代码来指定GPU设备：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5
set_session(tf.Session(config=config))

在这个例子中，我们设置使用GPU设备的内存占比为50%。

通过以上步骤，你可以在Keras环境中启用GPU支持。