Alternando o Keras com o Tensorflow para GPU

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Eu uso o combo Keras-Tensorflow instalado com a opção de CPU (foi dito ser mais robusto), mas agora eu gostaria de experimentá-lo com a versão GPU. Existe uma maneira conveniente de mudar? Ou devo reinstalar totalmente o Tensorflow? A versão da GPU é confiável?

tensorflow keras gpu

— Hendrik
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Eu instalei a versão TF para GPU e não funciona. Eu tenho que escrever qualquer linha de comando no meu código para usar GPU?

— Villuck 28/03

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Sugiro reinstalar a versão GPU do Tensorflow, embora você possa instalar as duas versões do Tensorflow via virtualenv . A versão GPU do Tensorflow suporta o cálculo da CPU, você pode alternar para a CPU facilmente:

with device('/cpu:0'):
    # your code here

Estou usando a versão GPU do Tensorflow no meu Tesla K80 há alguns meses, funciona como um encanto. Sinta-se livre para experimentar!

— Lâmina gelada
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Você primeiro teria que desinstalar o tensorflow e depois instalar o tensorflow-gpu. Depois disso, execute seu código e ele será executado na GPU, desde que você tenha instalado bibliotecas gpu como CUDA e cuDNN.

— Syed Nauyan Rashid
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Depois de instalar a versão GPU do Tensorflow, você não tem mais nada para fazer no Keras. Conforme escrito na documentação do Keras , "Se você estiver executando no back-end do TensorFlow, seu código será executado automaticamente na GPU se alguma GPU disponível for detectada".

E se você deseja verificar se a GPU foi detectada corretamente, inicie seu script com:

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

A saída padrão não deve mostrar nenhum erro e imprimir o nome da GPU. Nesse caso, você está pronto para executar o Keras e o Tensorflow no modo GPU.

— Tony
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