model.fit_generator使用GPU训练

要在 GPU 上训练模型，需要确保你的 TensorFlow 版本支持 GPU。你可以通过以下代码检查 TensorFlow 是否安装了 GPU 版本：

import tensorflow as tf

# 输出 TensorFlow 版本信息
print(tf.__version__)

# 检查 TensorFlow 是否安装了 GPU 版本
if not tf.test.is_gpu_available():
    print("GPU not available!")
else:
    print("GPU is available!")

如果你的 TensorFlow 版本支持 GPU，且你的计算机上有可用的 GPU 设备，那么模型将默认在 GPU 上进行训练。你可以通过在 `fit_generator` 方法中设置 `use_multiprocessing=True` 和 `workers=8` 来启用多进程训练，从而加速训练过程。例如：

model.fit_generator(train_generator,
                    epochs=10,
                    validation_data=val_generator,
                    use_multiprocessing=True,
                    workers=8)

其中，`workers` 参数指定了要使用的进程数。你可以根据自己的 GPU 和 CPU 的性能来设置 `workers` 的值，以达到最佳的训练效果。