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【中文标题】如何强制 keras 使用 tensorflow GPU 后端【英文标题】：How to force keras to use tensorflow GPU backend 【发布时间】：2021-11-28 04:09:22 【问题描述】：我知道这是热门问题之一，但到目前为止，没有一个解决方案对我有用。
我正在运行用tensorflow v1.13.1 和keras v2.2.4 编写的旧代码。我无法修改代码以运行最新的 tensorflow 版本。由于 keras 现在已合并到 tensorflow 中，因此我在通过 pip 安装特定版本的 tensorflow 和 keras 时遇到了问题。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，我怎样才能强制它使用 GPU 版本？
PS：有很多答案建议删除 tensorflow 的 CPU 版本。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，我认为应该有一种方法可以在安装 tensorflow-gpu 时使用它们。感谢您提供这方面的任何帮助！
【问题讨论】：
程序运行时是否出现无法加载xxx库之类的错误？ 是的，我愿意。我尝试在 SO 中搜索这些错误，但没有一个解决方案有效。机器中已经安装了 Cuda 10.0。设置 LD_LIBRARY_PATH 也没有帮助 你能告诉我们究竟是什么错误吗？ 请发布所有错误，没有它们我们无法真正帮助您。 【参考方案1】：先安装 tensorflow，再安装 keras！
conda install tensorflow-gpu=1.13.1
conda install keras-gpu=2.2.4
【讨论】：
【参考方案2】：让我先假设您使用的是 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还拥有最新的 NVIDIA 驱动程序。如果您查看this list，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，请查看 archive
【讨论】：
我在 conda 环境中安装了 cudatoolkit (10.0.130) 和 cudnn (7.6.5.32)。这还不够吗？我必须从 NVIDIA 网站单独下载 cudnn 吗？无论如何，在 conda 环境中也安装了这两个后，没有检测到 GPU。 @NagabhushanSN 通常 tf 对版本非常挑剔（到次要版本）所以让我们说如果您安装了 cuda 10.1.XXX 那么该版本的 tf 将无法工作，因为它需要 10.0.XXX .我认为 cudnn 也是如此，但我不确定。很高兴你知道了！如何减少 Tensorflow/Keras 使用的 CPU 数量？
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