Keras (tensorflow)找到GPU，但仅在带有Cuda 10.1的cpu上运行

Keras是一个开源的深度学习框架，它可以在多种深度学习库上运行，包括TensorFlow。Keras提供了一个高级API，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和快速。

在使用Keras时，如果你的计算机上有支持CUDA的GPU，并且安装了CUDA 10.1的驱动和运行时库，那么Keras可以利用GPU来加速深度学习模型的训练和推理过程。GPU的并行计算能力可以显著提高深度学习模型的训练速度。

要在Keras中使用GPU，你需要确保以下几点：

1. 安装CUDA 10.1驱动和运行时库：CUDA是NVIDIA提供的用于GPU并行计算的平台和编程模型。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合你的操作系统的CUDA 10.1版本。
2. 安装cuDNN库：cuDNN是NVIDIA提供的用于深度神经网络加速的GPU库。你需要从NVIDIA开发者网站下载并安装适合你的CUDA版本的cuDNN库。
3. 安装TensorFlow-GPU：如果你想在TensorFlow上使用GPU加速，你需要安装TensorFlow-GPU版本。你可以通过pip命令安装TensorFlow-GPU，例如：pip install tensorflow-gpu。
4. 配置TensorFlow使用GPU：在使用Keras时，TensorFlow是其后端引擎。你需要在TensorFlow中配置GPU的使用。可以通过以下代码片段来实现：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
        tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
        print("GPU found and configured.")
    except:
        print("Error occurred while configuring GPU.")

这段代码会检查是否存在GPU，并将其配置为可见设备。同时，还会设置GPU内存的增长模式，以避免内存溢出的问题。

总结起来，Keras可以通过配置TensorFlow-GPU来利用带有CUDA 10.1的CPU上的GPU进行加速。通过使用GPU，可以显著提高深度学习模型的训练和推理速度。

腾讯云提供了一系列与深度学习和GPU相关的产品和服务，例如：

1. GPU云服务器：提供了配备强大GPU的云服务器实例，可以满足深度学习等计算密集型任务的需求。详情请参考：GPU云服务器
2. 弹性GPU：为云服务器实例提供了灵活的GPU加速能力，可以根据实际需求进行配置和调整。详情请参考：弹性GPU
3. AI引擎PAI：提供了一站式的人工智能开发平台，支持深度学习框架和工具，包括Keras和TensorFlow。详情请参考：AI引擎PAI

以上是关于Keras在带有CUDA 10.1的CPU上利用GPU加速的完善且全面的答案。