是否可以在keras\tensorflow中关闭CuDNN？

在Keras和TensorFlow中，CuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是一个用于加速深度神经网络训练和推理的GPU加速库。CuDNN通过优化卷积、池化、归一化等操作，提供了高性能的深度学习计算。

在Keras中，可以通过以下方式关闭CuDNN：

1. 设置环境变量：可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来限制可见的GPU设备数量，从而间接关闭CuDNN。例如，将其设置为-1表示不可见任何GPU设备。
2. 使用TensorFlow后端的配置选项：Keras可以使用不同的后端，其中之一是TensorFlow。在TensorFlow中，可以通过配置选项来关闭CuDNN。具体步骤如下：

a. 创建一个TensorFlow配置对象：

import tensorflow as tf

config = tf.compat.v1.ConfigProto()

b. 在配置对象中设置相应的选项来关闭CuDNN：

config.gpu_options.allow_growth = True

config.gpu_options.cudnn_enabled = False

c. 将配置对象应用于TensorFlow会话：

sess = tf.compat.v1.Session(config=config)

tf.compat.v1.keras.backend.set_session(sess)

通过以上步骤，可以在Keras中关闭CuDNN的使用。

关闭CuDNN可能会导致性能下降，因为CuDNN是针对GPU进行优化的。但在某些情况下，关闭CuDNN可能是必要的，例如在使用某些特定操作时出现兼容性问题或错误。

请注意，以上方法仅适用于Keras和TensorFlow中的CuDNN关闭，不适用于其他深度学习框架或库。