ケラスのバックエンドをtensorflow cpuからgpuに変更する

Question

keras tensorflow-cpuバックエンドとtensorflow-gpuバックエンドの間に違いがありますか？テンソルフローをCPUからGPUに変更したい場合、追加するコードは何ですか？また、設定する必要がある環境変数は何ですか？

投稿者keras link私はtf.devices - 以下のコードのようなものを使用できることを知っています。しかし、GPU上で動作するだけでなく、コード全体が必要な場合はどうすればよいでしょうか？

with tf.device('/gpu:0'): 
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64)) 
    y = LSTM(32)(x) # all ops in the LSTM layer will live on GPU:0 

with tf.device('/cpu:0'): 
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64)) 
    y = LSTM(32)(x) # all ops in the LSTM layer will live on CPU:0 

Answer 1

だけtensorflow-cpu（pip uninstall tensorflow）をアンインストールし、tensorflow-gpu（pip install tensorflow-gpu）をインストールします。今、テンソルフローは常にあなたのGPUを使用します。

CPUをtensorflow-gpuで使用する場合は、環境変数CUDA_VISIBLE_DEVICESを設定して、gpusが見えないようにします。テンソルフローをロードする前に、スクリプトでこれを実行してください：