已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速

本文介绍了解决在TensorFlow-gpu环境下使用Keras时无法调用GPU加速的问题。通过正确配置环境,避免同时安装tensorflow和tensorflow-gpu,确保Keras能够识别并利用GPU资源,实现高效模型训练。

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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);
在这里插入图片描述
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然后,再在Pycharm设置中使用小加号安装tensorflow-gpu 和 keras。
在这里插入图片描述
最后就可以使用keras进行gpu加速。

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