解决Keras无法调用GPU加速的问题：卸载重装TensorFlow与Keras

问题描述

问题描述

在Anaconda创建的envs环境中安装了TensorFlow-GPU版本，但在PyCharm的工程设置中安装Keras后，发现调用Keras时无法使用GPU进行加速，而是默认使用CPU进行运算。这种情况违背了安装TensorFlow-GPU版本的初衷。

原因分析

原因分析

问题根源在于环境中同时存在tensorflow和tensorflow-gpu两个库（可在…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages目录下找到对应的文件夹）。当使用Keras时，系统默认调用tensorflow库，从而导致无法利用GPU进行训练。

解决方法

解决方法

首先，需要同时卸载tensorflow、tensorflow-gpu以及keras。可以直接进入…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages目录，删除这些库对应的文件夹。

接着，在PyCharm的设置中，通过添加库的功能重新安装tensorflow-gpu和keras。

完成上述步骤后，即可使用Keras进行GPU加速运算。

以上即为已安装tensorflow-gpu但Keras无法使用GPU加速的解决方案，希望能对大家有所帮助。