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如何强制keras使用tensorflow GPU后端

2024-03-09

我知道这是最受欢迎的问题之一，但到目前为止，没有一个解决方案对我有用。

我正在运行一个用以下语言编写的遗留代码tensorflow v1.13.1 and keras v2.2.4。我无法修改代码来运行最新的张量流版本。由于 keras 现已合并到tensorflow中，因此我在通过pip安装特定版本的tensorflow和keras时遇到问题。我发现anaconda可以选择使用上述版本安装keras和tensorflow。所以，我安装了它

conda install -c conda-forge keras-gpu=2.2.4 tensorflow-gpu=1.13.1

它安装了该版本并且一切正常。但它不使用 GPU，而是在 CPU 上运行。我注意到 anaconda 安装了 Tensorflow 的 CPU 和 GPU 版本，我想这就是它默认为 CPU 版本的原因。所以，我的问题是，如何强制它使用 GPU 版本？

PS：有很多答案建议删除CPU版本的tensorflow。但是当我尝试删除 CPU 版本时，conda 会卸载包括 keras 在内的所有内容。所以，我认为当两者都安装时应该有一种使用tensorflow-gpu的方法。任何在这方面的帮助表示赞赏！


让我首先假设您使用的是 NVIDIA GPU。这很可能是由于您没有安装 CUDA 或版本错误。不过，请仔细检查以确保您也拥有最新的 NVIDIA 驱动程序。如果你看这个清单 https://www.tensorflow.org/install/source#gpu您可以看到tensorflow_gpu-1.13.1使用CUDA版本10.0和CudNN 7.4。要通过 anaconda 安装它们，请使用以下命令。

conda install cudatoolkit==10.0.130

至于 cudnn 7.4 查看archive https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

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