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。

相关问题

keras和keras-gpu的区别

Keras 和 Keras-GPU 都是深度学习框架 Keras 的不同版本。

Keras 是一个基于 Python 的深度学习框架，它能够运行在 CPU 和 GPU 上。Keras 通过提供高层抽象来降低深度学习的实现难度，使得开发者可以更加专注于模型的设计和调试。

Keras-GPU 是 Keras 的 GPU 版本。它利用了 GPU 的并行计算能力来加速深度学习的训练和推断过程。与 Keras 相比，Keras-GPU 可以大幅提高训练速度，降低训练时间。

需要注意的是，使用 Keras-GPU 需要安装 CUDA 和 cuDNN，这是因为 Keras-GPU 是基于 NVIDIA 的 CUDA 框架和 cuDNN 库实现的。如果没有安装 CUDA 和 cuDNN，Keras-GPU 将无法正常工作。

因此，如果你的计算机有 NVIDIA 的 GPU 并且已经安装了 CUDA 和 cuDNN，建议使用 Keras-GPU 来加速深度学习的训练和推断过程。否则，使用 Keras 也可以很好地完成深度学习任务。

keras和tensorflow-gpu版本对应

Keras是一个高级神经网络API，它可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow。TensorFlow-GPU是TensorFlow的GPU版本，它利用GPU的并行计算能力来加速深度学习模型的训练和推理过程。

Keras和TensorFlow-GPU的版本对应关系如下：
- Keras 2.3.0 对应 TensorFlow-GPU 2.0.0
- Keras 2.4.0 对应 TensorFlow-GPU 2.2.0
- Keras 2.6.0 对应 TensorFlow-GPU 2.6.0

需要注意的是，Keras从TensorFlow 2.3.0版本开始成为TensorFlow的一部分，因此在TensorFlow 2.3.0及以后的版本中，可以直接使用tf.keras来代替独立的Keras库。