本文介绍了一种常见的Keras训练时未正确利用GPU资源的问题及其解决方案。作者遇到Keras训练过程中内存占用率异常高而显存占用率却很低的情况，发现原因是Keras默认调用了CPU版本的TensorFlow而非GPU版本。文中详细描述了解决该问题的方法：首先卸载已安装的tensorflow、tensorflow-gpu和keras，然后重新安装tensorflow-gpu和keras。
今天用keras训练时发现内存占用率出奇的高，而且显存占用率出奇的低，原来keras没有用gpu训练。
通过
pip list看到同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu，keras默认调用了tensorflow
解决办法
同时卸载tensorflow，tensorflow-gpu，keras
再安装tensorflow-gpu和keras就可以解决
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