Keras是一个高级神经网络API,它可以作为TensorFlow、Theano或Microsoft Cognitive Toolkit等深度学习框架的前端使用。Keras的设计目标是使深度学习模型的开发更加简单、快速,并且能够快速迭代。
在Keras中,图形处理器(GPU)的使用是通过底层深度学习框架来实现的。TensorFlow和torch.cuda都可以与GPU进行交互,以加速深度学习模型的训练和推理过程。然而,Keras本身并不直接提供与GPU的交互功能。
要在Keras中使用GPU,需要确保底层深度学习框架已正确配置并与GPU兼容。对于TensorFlow,可以通过设置环境变量或使用tf.config来指定GPU设备的使用。对于torch.cuda,可以使用torch.cuda.is_available()来检查GPU是否可用。
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