在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，利用GPU加速計(jì)算是提升訓(xùn)練效率的關(guān)鍵！如果你正準(zhǔn)備用Python結(jié)合Keras和GPU進(jìn)行模型開發(fā)，那么這篇文章將助你一臂之力～??

首先，確保你的電腦已配備NVIDIA顯卡，并安裝了最新的CUDA和cuDNN庫。這是讓Keras識(shí)別GPU的基礎(chǔ)哦！??

接著，安裝好Anaconda后，創(chuàng)建一個(gè)新的虛擬環(huán)境以避免依賴沖突：`conda create -n keras_gpu python=3.8`。然后激活環(huán)境并安裝TensorFlow-GPU：`pip install tensorflow-gpu`. ??

最后，驗(yàn)證是否成功：運(yùn)行以下代碼檢查設(shè)備是否被正確檢測(cè)。

```python

import tensorflow as tf

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

```

如果顯示GPU數(shù)量大于0，恭喜你！?? Keras現(xiàn)已支持通過GPU加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。快去試試吧～??

深度學(xué)習(xí) GPU加速 Keras使用