keras 怎么使用gpu

如果你已经按照前面的步骤安装了支持GPU的Keras，那么使用GPU进行训练也很简单。在Keras中，可以通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来指定使用哪一块GPU进行训练。

例如，如果你有两块GPU，你可以通过以下方式来指定使用第一块GPU：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

在模型训练之前，你需要在Keras中设置GPU选项，以便让Keras将运算委托给GPU。可以通过以下方式来设置：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
set_session(sess)

这些设置可以让Keras在训练时使用GPU进行计算，从而加速模型的训练过程。