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。