keras 不使用 gpu 但 tensorflow 是

Question

Keras 没有使用我的 GPU，尽管 tensorflow 似乎运行良好。我按照其他人的建议来检查 tensorflow：

import tensorflow
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

这给了

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 13541243483275802230
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
memory_limit: 6694395576
locality {
  bus_id: 1
  links {
  }
}
incarnation: 17715053295272939021
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:08:00.0, compute capability: 6.1"
]

到目前为止一切都很好，但是当我在 Keras 中指定一个分类器并对其进行训练时，它会以缓慢的速度运行。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。 除了速度和明显的 CPU 使用率外，我不知道如何判断 Keras 是否使用 GPU。

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了 GPU。它比上面的 keras 示例运行得快得多。 导入张量流 # 创建一个图表。 a = tensorflow.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tensorflow.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') c = tensorflow.matmul(a, b) # 创建一个将 log_device_placement 设置为 True 的会话。 sess = tensorflow.Session(config=tensorflow.ConfigProto(log_device_placement=True)) # 运行操作。 打印(sess.run(c))

非常感谢您帮助我找出 Keras 看不到我的 GPU 的原因

我使用 python 3.6.5、tensorflow-gpu 1.11.0（未安装 tensorflow）、keras 2.2.4。 我需要提一下，我不得不摆弄一段时间才能让 tensorflow 使用 GPU，但我仍然不知道为什么它突然如此，但它现在一直如此。我的假设是 Keras 会自动继承这一点。

一个。

Answer 1

我不再完全确定我最初提出的问题。我认为 Keras 确实在使用 GPU，但我在 CPU 和 GPU 之间遇到了很大的瓶颈。当我增加批量大小时，事情运行得更快（对于每个时期），这没有多大意义，但似乎表明我在其他地方遇到了瓶颈。 我不知道如何调试这个虽然

Answer 2

您可以尝试删除您的 keras 并安装 keras-gpu（在 anaconda 中可用，也可能在 pip 中）

如果要确保使用with tensorflow.device('/gpu:0'):，请在“定义模型时”使用它：

with tensorflow.device('/gpu:0'):

    #blablablabla - layers for functional API model

    classifier = Model(inputs, outputs) #or classifier = Sequential()

    #blablabla - layers for sequential model