@Author：Runsen

GPU

• 在gpu上訓(xùn)練使訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比在cpu上運(yùn)行快得多

• Keras支持使用Tensorflow和Theano后端對(duì)gpu進(jìn)行培訓(xùn)

文檔： https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-run-keras-on-gpu

安裝GPU

• 首先，下載并安裝CUDA&CuDNN（假設(shè)您使用的是NVIDIA gpu）

• 安裝url: https://developer.nvidia.com/cudnn

• 然后，通過在cmd或terminal中鍵入以下命令來安裝tensorflow gpu（啟用gpu的tensorflow版本）

• pip install tensorflow gpu

• 然后檢查機(jī)器正在使用GPU設(shè)備

• 在下面例子中，我有一個(gè)GPU設(shè)備（其名稱為“/device:GPU:0”）

• 如果使用的是Google Colab，只需將運(yùn)行時(shí)類型更改為“GPU”

import tensorflow as tf from tensorflow

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【小白学习keras教程】九、keras 使用GPU和Callbacks模型保存的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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