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

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。

使用Keras框架，按情况使用cpu或gpu

好的，针对您的问题，可以使用以下代码来在Keras中按情况使用CPU或GPU：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" # 不使用GPU

# 或者

import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if physical_devices:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) # 按需分配GPU显存
else:
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" # 不使用GPU

这里我们使用了`os`模块和`tensorflow`库。首先，我们可以通过设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`为`""`来禁用GPU。其次，我们可以使用`tensorflow`库来获取物理设备列表，并按需分配GPU显存。如果没有GPU，则仍然使用环境变量来禁用GPU。这样，我们就可以根据需要选择使用CPU或GPU了。