KerasバックエンドTensorflowをGPUに切り替える

CPUオプションがインストールされたKeras-Tensorflowコンボ（より堅牢であると言われていました）を使用していますが、GPUバージョンで試してみたいと思います。切り替える便利な方法はありますか？または、Tensorflowを完全に再インストールしますか？GPUバージョンは信頼できますか？

TensorflowのGPUバージョンを再インストールすることをお勧めしますが、virtualenvを介して両方のバージョンのTensorflowをインストールできます。TensorflowのGPUバージョンはCPU計算をサポートしており、簡単にCPUに切り替えることができます。

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

Tesla K80でTensorflowのGPUバージョンを数か月使用してきましたが、これは魅力のように機能します。ぜひお試しください！

最初にtensorflowをアンインストールしてから、tensorflow-gpuをインストールする必要があります。その後、コードを実行すると、CUDAやcuDNNなどのgpuライブラリがインストールされていれば、GPUで実行されます。

TensorflowのGPUバージョンをインストールしたら、Kerasで行う必要はありません。Kerasのドキュメントに記載されているように、「TensorFlowバックエンドで実行している場合、使用可能なGPUが検出されると、コードは自動的にGPUで実行されます。」

また、GPUが正しく検出されていることを確認する場合は、次のコマンドでスクリプトを開始します。

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

標準出力にはエラーが表示されず、GPUの名前が出力されます。その場合は、KerasとTensorflowをGPUモードで実行する準備ができています。