已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速的解决
问题
我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的，但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后，发现调用keras无法使用gpu进行加速，且使用的是cpu在运算，这就违背了我们安装Tensorflow-gpu版初衷了。
原因
因为我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu（在…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages中可以找到他们的文件夹），使用keras时会默认调用tensorflow，从而无法使用GPU进行训练。
解决方法
同时卸载tensorflow、tensorflow-gpu 和 keras（可以直接去…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages下删除他们的文件夹）;
然后，再在Pycharm设置中使用小加号安装tensorflow-gpu 和 keras。
最后就可以使用keras进行gpu加速。
以上这篇已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速的解决就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持小牛知识库。
-
我正在尝试创建和训练一个CNN模型。但每次我运行代码时，tensorflow并没有使用GPU，而是使用CPU。我已经安装了tensorflow的最新版本。附上以下详细信息。 在运行时，我得到以下带有警告消息的输出。（平台：VS代码） 2021-07-28 15:35:13.163991： W tenstorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:337]
-
问题内容： 我使用keras版本2.0.0和tensorflow版本0.12.1构建了docker 镜像的gpu版本https://github.com/floydhub/dl- docker 。然后，我运行了mnist教程https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py，但意识到keras没有使用GPU。以下是
-
我通过anaconda使用tensorflow cpu，在使用命令之后 gpu安装 我收到以下错误信息 File""，第1行，在runfile（'C：/用户/g/桌面/大师-项目/高斯ROC示例/神经网络工作Example.py'，wdir='C：/用户/g/桌面/大师-项目/高斯ROC示例'） 文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\spyde
-
本文向大家介绍使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)，包括了使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 禁用GPU设置 CPU与GPU对比 显卡：GTX 1066 CPU GPU 简单测试：GPU比CPU快5秒 补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况
-
请注意，CPU没有被利用，任务管理器上的任何其他内容都表明任何东西都没有被充分利用。我没有以太网连接，并且连接到Wifi（我不认为这会影响任何事情，但我不确定Jupyter是否会影响Wifi，因为它是通过web浏览器运行的）。我正在培训大量数据（~128GB），这些数据都加载到RAM（512GB）中。我运行的模型是一个完全卷积的神经网络（基本上是一个U型网络结构），具有566290个可训练参数。到
-
我目前正在尝试训练一个聊天机器人，更具体地说是这个。但是，当我开始训练聊天机器人时，它使用了我100%的CPU和大约10%的GPU。有人知道为什么吗。 我已经安装了，并确保我有正确的CUDA和cuDNN版本。我还确保我没有安装基本的pip包。我的GPU也有最新的英伟达驱动程序。我也尝试过卸载和重新安装我所有的驱动程序，CUDA，cuDNN，tensorflow gpu和它所有的依赖和python本