已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速的解决

下面是关于“已安装tensorflow-gpu，但Keras无法使用GPU加速的解决”的完整攻略。

已安装tensorflow-gpu，但Keras无法使用GPU加速的问题

当我们在安装了tensorflow-gpu之后，使用Keras训练模型时，可能会发现Keras无法使用GPU加速。这可能是由于Keras默认使用CPU而不是GPU。以下是一个简单的例，展示了如何解决这个问题。

解决方法1：使用tf.keras

我们可以使用tf.keras来代替Keras。tf.keras是TensorFlow中的Keras实现，它可以自动检测并使用GPU加速。以下是一个示例，展示了如何使用tf.keras。

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 创建数据
X_train = tf.random.normal((100, 5))
y_train = tf.random.uniform((100, 1), minval=0, maxval=2, dtype=tf.int32)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们首先导入了TensorFlow，并使用tf.keras创建了一个模型。我们编译了模型，并创建了训练数据。最后，我们使用fit()函数训练模型。

解决方法2：设置Keras的backend为TensorFlow

我们可以将Keras的backend设置为TensorFlow，以便Keras可以使用TensorFlow的GPU加速功能。以下是一个示例，展示了如何设置Keras的backend为TensorFlow。

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

# 设置Keras的backend为TensorFlow
K.set_session(tf.Session(config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 1, 'CPU': 4})))

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 创建数据
X_train = tf.random.normal((100, 5))
y_train = tf.random.uniform((100, 1), minval=0, maxval=2, dtype=tf.int32)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在这个示例中，我们首先导入了TensorFlow和Keras，并使用Keras的backend设置了TensorFlow的会话。我们创建了一个模型，并编译了它。然后，我们创建了训练数据，并使用fit()函数训练模型。

总结

当我们在安装了tensorflow-gpu之后，使用Keras训练模型时，可能会发现Keras无法使用GPU加速。我们可以使用tf.keras来代替Keras，或者将Keras的backend设置为TensorFlow，以便Keras可以使用TensorFlow的GPU加速功能。使用tf.keras可以自动检测并使用GPU加速，而将Keras的backend设置为TensorFlow可以手动启用GPU加速。