keras使用CPU

Keras可以使用CPU来进行模型的训练和推理。默认情况下，Keras会自动检测可用的硬件并选择最佳的后端来运行模型，如果没有GPU，则会使用CPU。如果您希望强制使用CPU，可以在代码中设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`为-1，或者使用以下代码：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

这将使Keras使用CPU而不是GPU来运行模型。

相关问题

安装 Keras cpu

安装Keras CPU版本主要是针对那些不支持GPU或者想在CPU上运行深度学习模型的用户。以下是安装Keras CPU版的基本步骤，假设你是在Python环境中：

1. **环境确认**：首先需要确保你已经安装了Python（推荐使用3.x版本），以及pip包管理器。

2. **安装TensorFlow CPU版本**：Keras默认依赖于TensorFlow，所以你需要安装TensorFlow的CPU版本。打开命令行或终端，输入：

   pip install tensorflow==<version>  # 将<version>替换为你想要的具体版本，例如：tensorflow-cpu==2.7.0

3. **安装Keras**：由于Keras通常会自动检测TensorFlow，安装完成后，Keras会自动关联到已安装的CPU版本的TensorFlow。如果安装过程中遇到问题，可以直接安装Keras：

   pip install keras

或者

   pip install keras-nightly  # 如果你想安装最新版本

4. **验证安装**：安装完毕后，可以导入Keras并检查是否是CPU版本：

   import tensorflow as tf
   print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

如果输出结果为0，则说明你成功安装了Keras CPU版本，并且没有可用的GPU。

搭建keras环境CPU

A：您可以按照以下步骤搭建Keras环境：

1. 安装Python和pip：Keras是一个Python库，需要先安装Python和pip。您可以从Python官网下载最新版本。

2. 安装Keras和TensorFlow：您可以通过pip来安装Keras和TensorFlow。打开终端或命令提示符，输入以下命令：

   pip install keras tensorflow

（如果您要安装CPU版本的TensorFlow，可以使用以下命令：pip install tensorflow-cpu）

3. 验证安装：您可以通过打开Python的命令行界面，输入以下命令来验证是否成功安装了Keras和TensorFlow：

   import keras
   import tensorflow as tf

如果没有报错，说明Keras和TensorFlow都已经成功安装。

4. 安装其他必要的库：除了Keras和TensorFlow，可能还需要安装其他一些Python库来支持您的深度学习项目。例如，如果您要在图像处理方面使用Keras，会用到Pillow和OpenCV等库。

   pip install pillow opencv-python

这样，您就可以搭建好Keras环境了。