keras禁止使用GPU加速

最新推荐文章于 2025-06-06 00:14:05 发布
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分类专栏： keras
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zh_JNU/article/details/80965499
本文介绍如何通过设置环境变量CUDA_DEVICE_ORDER和CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定CUDA使用的GPU设备。这对于多GPU环境或者希望禁用某些GPU的情况下非常有用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import os

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"   # see issue #152

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
（看这篇就够了）keras使用GPU加速运算
fun_always的博客
12-02 4万+
最近有机会蹭组里的图形工作站跑DNN，想着终于有机会感受一下GPU的速度，结果网上一看全是细节性的教程，对小白十分不友好。经过一下午的鼓捣，踩了一些坑，最后终于弄好了，在这里全面的记录一下经过，大部分人按这个步骤走应该都能no error。 总述 keras使用CPU和GPU运算没有任何的语法差别，它能自动地判断能不能使用GPU运算，能的话就用GPU，不能则CPU。你只需要在代码开头加上下面这...
Keras限制GPU显存使用
dgh_dean的博客
06-15 4438
深度学习门槛越来越低，尤其是Keras这样的高层次API加入以后，简单几行代码就能构建网络并得到不错的效果。 最近工作需要，开始使用Keras写3DConv做3D数据分类。 数据是肺部CT，目标是对检测网络得到的结果使用3D Conv网络做2分类。2D的检测网络获得肺部结节的ROI，但是由于二维上结节目标与肺部正常组织结构（如血管，气管等）特征类似，所以检测结果中包含了大量“假阳”，所以在检测
keras如何指定运行时显卡及限制GPU用量
Oona_01的博客
05-23 328
需要注意的是，虽然代码或配置层面设置了对显存占用百分比阈值，但在实际运行中如果达到了这个阈值，程序有需要的话还是会突破这个阈值。这样如果有多个模型都需要使用GPU跑的话，那么限制是很大的，而且对于GPU也是一种浪费。因此在使用keras时需要有意识的设置运行时使用那块显卡，需要使用多少容量。这里指定了使用编号为2的GPU，大家可以根据需要和实际情况来指定使用的GPU。keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。以上的显存限制仅仅为了在跑小数据集时避免对显存的浪费而已。
禁止keras预分配GPU内存
BrownWong的专栏
01-16 1436
keras使用theano或者tensorflow作为后端时，都会预分配GPU内存，即先占满当前GPU的所有内存，而你使用nvidia-smi显示的就是预分配的GPU内存，往往是满的。如果你不想要程序预分配内存，即需要多少内存就动态分配多少内存时，你就需要如下设置：import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as K
Keras防止程序占满GPU显存
javaisnotgood的博客
10-11 1380
在模型建立前加上即可 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True #按需分配显存 keras.backend.set_session(tf.Session(config=config)) ...
python禁用GPU（只能用CPU的操作）
qeqjkqjklq的博客
12-18 1万+
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ###指定此处为-1即可
自动驾驶之交通指示牌的识别，基于keras，支持GPU加速.zip
04-03
通过使用Keras和Xception模型，我们能够快速构建一个高效的识别系统，并利用GPU的强大计算能力来加速训练过程。这不仅提高了模型的训练速度，也使得模型能够在实际环境中更快速地响应，确保了自动驾驶汽车的安全行驶...
基于Keras的自动驾驶交通标志识别系统
资源摘要信息:"自动驾驶之交通指示牌的识别，基于keras，支持GPU加速.zip" 在本资源中，我们集中探讨了如何使用深度学习中的Xception模型，借助Keras框架来识别交通指示牌。这是一个针对自动驾驶系统的关键技术，...
Ubuntu18.04深度学习GPU环境配置 在pycharm中进行测试 成功实现超详细
XJM15727652201的博客
08-28 1345
Ubuntu18.04深度学习GPU环境配置 Ubuntu 18.04、cuda 9.0、cuDnn v7、TensorFlow/Keras 与anaconda 1.背景 为了加速神经网络的训练，使用CPU训练速度很慢，所以使用cuda和cudnn对神经网络进行加速，在配置的过程中遇到了很多坑，大概配置了一两天，感觉是我配置环境以来最繁杂的一次了，各种坑，网上也有很多教程但是实现起来...
【Python】GPU加速计算
宅男很神经
06-06 2741
第一章：GPU并行计算的黎明：为何选择CUDA与Python？1.1 计算的瓶颈：从CPU的极限到并行计算的呼唤自集成电路问世以来，计算能力的提升在很大程度上遵循着戈登·摩尔（Gordon Moore）提出的摩尔定律——集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。这一经验性的观察在过去半个多世纪里，奇迹般地指引着半导体产业的发展方向，也使得CPU的性能以惊人的速度迭代。我们经历了从单核到多核，从MHz到GHz的时钟频率飙升，CPU架构也变得日益复杂，通过引入更深的流水线
该作业要求学生使用TensorFlow/Keras构建卷积神经网络（CNN），通过实践掌握模型架构设计、训练调优和性能评估。以下是关键要点解析： ​​核心任务​​： 构建自定义CNN模型，需包含激活函数、池化层、归一化层等组件 实验不同架构选择（跳跃连接/残差结构） 对比优化器效果（SGD/Adam等） 应用数据增强技术 实现学习率调度策略 ​​技术要求​​： 使用Google Colab环境（需配置GPU加速） 数据集处理（需实现数据增强pipeline） 模型评估需包含训练曲线可视化 最终需达到可接受的验证准确率（通常>85%） ​​实现建议​​： # 典型架构示例 model = Sequential([ Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)), BatchNormalization(), MaxPooling2D((2,2)), ReshapeBlock(64), # 自定义残差模块 GlobalAveragePooling2D(), Dense(10, activation='softmax') ]) ​​关键注意事项​​： 必须保留所有训练单元格的输出结果 文件命名格式：学号-Assignment.ipynb 邮件主题格式：学号-姓名-Assignment 迟交政策：免费延期1天（截止7月7日23:59） ​​学术诚信​​： 禁止直接复制代码（包括AI生成内容） 需标注使用的AI辅助内容 抄袭可能导致零分或课程失败 ​​调试技巧​​： 使用model.summary()验证架构 添加EarlyStopping回调防止过拟合 用TensorBoard监控训练过程 验证数据预处理与官方实现的一致性 建议按以下步骤推进： 环境配置（Colab GPU连接） 数据加载与可视化 基准模型搭建（简单CNN） 逐步添加高级组件（BN、残差连接） 超参数调优（学习率、优化器） 结果分析与可视化 最终测试与提交准备 遇到具体实现问题时可重点检查： 输入输出维度匹配 激活函数位置（尤其在残差块） 数据增强参数合理性 学习率调度时机选择 最后提交前务必验证： 所有单元格执行通过 输出结果完整可见 文件命名符合规范 邮件内容要素齐全
最新发布
07-07
1. **GPU加速配置** ```python physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) ``` 2. **学习率调度策略** ```python lr...
keras用cpu加速_已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题
weixin_39524183的博客
12-21 270
安装了keras、theano之后，一直以为自己用的GPU，今天找到一个小程序测试一下，竟然一直在用CPU(黑人问号)from theano import function, config, shared, sandboximport theano.tensor as Timport numpyimport timevlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # t...
Keras下GPU/CPU模式切换
Avalon
11-14 3万+
4.5 Switch to GPU model4.5.1 确保环境确保已经正确安装了keras, tensorflow/theano, cuda在MacOS下面安装CUDA请参考：mac osx/linux下如何将keras运行在GPU上use cuda with macosUbuntu下面安装CUDA请参考：配置深度学习环境的最后一步4.5.2 切换gpu来自官方的介绍How do I use k
Keras以及Tensorflow强制使用CPU，GPU
热门推荐
mjiansun的专栏
08-23 4万+
Keras如果是使用Theano后端的话，应该是自动不使用ＧＰＵ只是用ＣＰＵ的，启动ＧＰＵ使用Theano内部命令即可。  对于Tensorflow后端的Keras以及Tensorflow会自动使用可见的ＧＰＵ，而我需要其必须只运行在ＣＰＵ上。网上查到三种方法，最后一种方法对我有用，但也对三种都做如下记录： 使用tensorflow的 with tf.device('/cpu:0'):函数。简单...
keras-GPU
zz2230633069的博客
06-23 2万+
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"
禁用GPU版本TensorFlow，切换到CPU版本TensorFlow。
湾区人工智能
09-11 7555
#禁用gpu版本TensorFlow，因为CUDA号码从0开始，这里直接让CUDA使用-1的GPU，自然就无法使用gpu了。 代码前面加入： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"     import tensorflow as tf Environment Variable Syntax    Results CUDA_VIS...
Tensorflow-GPU禁用GPU设置（CPU与GPU速度对比）
Archon
10-29 2865
禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡：GTX 1066 CPU GPU 简单测试：GPU比CPU快5秒 Reference Can Keras with Tensorflow backend be forced to use CP...
keras踩坑记——gpu和cpu结果不同
huowa9077的博客
05-08 1万+
问题描述: 训练了大概6个epoch 模型在cpu上的loss开始出现nan，在gpu上表现正常经查找资料https://www.oschina.net/question/3683714_2266089 这位兄台和我遇到了同样的问题，然而他并没有解决https://www.zhihu.com/question/62441748这位兄台给出了一个解释，但是和我的模型问题应该不相同，因为我的RNN模型...
keras tensorboard的使用, 设置指定GPU及其内存, 强制只使用cpu
xiaojiajia007的博客
06-05 2万+
1.强制只使用cpu: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""2. GPU内存占用限制以及Tensorboard的一般使用补充：主动设定占用内存或者自适应设置GPU内存大小开始学习用TensorFlow，这东...
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