Keras没有使用MyGPU，尽管tensorflow似乎运行良好。我听从了其他人的建议，检查tensorflow：import tensorflow
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
这给了
^{pr2}$
到目前为止还不错，但是当我在Keras中指定一个分类器并对其进行训练时，它的运行速度非常缓慢。没有GPU加速的迹象：classifier.fit(X_train, y_train, batch_size = 10, epochs = 100, verbose=1)
我试过了：with tensorflow.device('/gpu:0'):
classifier.fit(X_train, y_train, batch_size = 10, epochs = 100)
同样的结果。
我不知道如何判断Keras是否在使用GPU，除了速度和明显的CPU使用情况。在
我还从tensorflow文档中运行了这个示例，在我的终端中，我可以清楚地看到它使用GPU。它比上面的keras示例运行得快得多。
导入tensorflow
#创建图形。
a=恒定流量张量([1.0，2.0，3.0，4.0，5.0，6.0]，形状=[2，3]，name='a')
b=张量流量常数([1.0，2.0，3.0，4.0，5.0，6.0]，形状=[3，2]，name='b')
c=tensorflow.matmul(a，b)
#创建一个将log_device_placement设置为True的会话。
赛斯=tensorflow.会话(配置=tensorflow.ConfigProto(log_device_placement=True)
#执行手术。
打印(sess.运行(c) )
如果您能帮我找出为什么Keras看不到我的GPU，我将不胜感激
我使用python3.6.5、tensorflowgpu1.11.0(未安装tensorflow)、keras2.2.4。
我需要指出的是，我不得不花些时间让tensorflow使用GPU，我仍然不知道为什么它突然这么做了，但它现在一直如此。我的假设是凯拉斯会自动继承这个。在
A
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