如何强制keras使用tensorflow GPU后端

Question

我知道这是一个很受欢迎的问题，但是到目前为止，没有一个解决方案对我有效。

我正在运行用tensorflow v1.13.1和keras v2.2.4编写的遗留代码。我无法修改代码以运行最新的tensorflow版本。由于keras现在已经合并到tensorflow中，我在通过pip安装tensorflow和keras的特定版本时遇到了问题。我发现anaconda有安装keras和tensorflow的选项。所以，我用

来安装它

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

它安装的版本和所有工作太。但它不使用GPU，而是运行在CPU上。我注意到anaconda安装了CPU和GPU版本的tensorflow，我想这就是为什么它默认为CPU版本。所以,我的问题是,我如何能迫使其使用GPU版本?

PS:有很多答案建议删除CPU版本的tensorflow。但是当我试图删除CPU版本时，conda会卸载包括keras在内的所有内容。所以，我认为应该有一种方法来使用tensorflow-gpu当他们都安装。在这方面的任何帮助是感激的!

Answer 1

假设您使用的是NVIDIA GPU。这很可能是由于你没有安装CUDA或有错误的版本。不过，请仔细检查以确保您也有最新的NVIDIA驱动程序。如果你看一下这个列表，你可以看到tensorflow_gpu-1.13.1使用CUDA 10.0版本和CudNN 7.4。要通过anaconda安装这些文件，请使用以下命令:

conda install cudatoolkit==10.0.130

关于cudnn 7.4，请查看存档

Answer 2

先安装tensorflow，然后再安装keras !

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