配置了高版本CUDA，keras怎么跑gpu

如果你已经在计算机上安装了高版本的CUDA（如CUDA 10.0或更高版本）并在Keras环境中启用了GPU支持，那么你可以按照以下步骤在GPU上运行训练模型：

1. 导入需要的库和模块

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

2. 检查GPU是否可用

print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

如果你的GPU可用，你将看到GPU的信息。

3. 编译模型并进行训练

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

在编译模型时，将优化器、损失函数和指标指定为需要的值。然后，使用fit()函数来进行训练。

4. 评估模型

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

使用evaluate()函数来评估模型的性能。

使用以上步骤，你可以在高版本的CUDA下的Keras环境中使用GPU来训练和评估模型。

相关问题

配置了CUDA，keras怎么跑gpu

如果你已经在计算机上安装了CUDA并在Keras环境中启用了GPU支持，那么你可以按照以下步骤在GPU上运行训练模型：

1. 导入需要的库和模块

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

2. 检查GPU是否可用

print(tf.test.gpu_device_name())

如果你的GPU可用，你将看到GPU的名称。

3. 指定GPU设备

with tf.device('/gpu:0'):
    # 在这里定义你的Keras模型和训练代码

你可以在使用Keras构建模型的代码块前加上以上的代码，指定使用GPU 0。

4. 编译模型并进行训练

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

在编译模型时，将优化器、损失函数和指标指定为需要的值。然后，使用fit()函数来进行训练。

5. 评估模型

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

使用evaluate()函数来评估模型的性能。

使用以上步骤，你可以在CUDA配置下的Keras环境中使用GPU来训练和评估模型。

同时存在keras和keras-gpu，如何调用keras-gpu

你可以在代码中使用以下方式来调用 keras-gpu：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 调用的GPU编号，如果有多个GPU可以使用逗号隔开，例如：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2"

import tensorflow as tf
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.compat.v1.Session(config=config)

from keras import backend as K
K.tensorflow_backend.set_session(session)

这样就可以使用 keras-gpu 进行训练和推理了。