keras-GPU

1.backend的设置

(1)

sudo gedit ~/.keras/keras.json

#The default configuration file looks like this:
{
    "image_dim_ordering": "tf",
    "epsilon": 1e-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "theano"
}

Simply change the field backend to either "theano" or  "tensorflow"

(2)

python
>>> import os
>>> os.environ['KERAS_BACKEND']='theano'
>>> import keras
Using Theano backend.

2.使用GPU

(1)安装keras : pip3 install keras-gpu   or    conda install keras-gpu(推荐)

输入之后会提示安装gpu版本的tensorflow,直接选择y,enter就行了.安装好之后,使用keras进行编写,程序自动的在gpu上面运行.

如果之前安装过tensorflow的,建议直接卸除清空,之后再使用上述命令(笔者之前也是遇到了不能用gpu的情况,只需要清空就行)

(2)如果机器中有多块GPU，tensorflow会默认吃掉所有能用的显存. 如果实验室多人公用一台服务器，希望指定使用特定某块GPU如果你要指定某一块gpu上面跑的

import os

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" 

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1" 

使用0号,1号gpu. 如果指定一块则引号里面只填写的那块gpu编号

如果要禁止使用gpu则引号里面为-1

强制只使用CPU:

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""