参考：keras分批训练指定GPU：https://blog.csdn.net/github_36326955/article/details/79910448
kerasGPU配置:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75633754
GPU参考:https://blog.csdn.net/qq_36427732/article/details/79017835
https://blog.csdn.net/m0_37733057/article/details/78275293
https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53837651
新版本多GPU并行计算：https://blog.csdn.net/qq_36427732/article/details/79017835
ｋｅｒａｓ使用ｃｐｕ以及GPu和ｔｅｎｓｏｒｂｏａｒｄ的配置：
https://blog.csdn.net/xiaojiajia007/article/details/72865764
https://blog.csdn.net/xiaojiajia007/article/details/72884410
https://www.jianshu.com/p/ae52503d4d1d
ｋｅｒａｓ调参，优化，ｇｐｕ，ｃｐｕ调用等问题：https://blog.csdn.net/xiaojiajia007/article/details/72884410
一：使用GPU
keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。
若单核GPU也无所谓，若是服务器GPU较多，性能较好，全部占满就太浪费了。
于是乎有以下五种情况：
1、指定GPU
2、使用固定显存的GPU
3、指定GPU + 固定显存
4 GPU动态增长
5 CPU充分占用
推荐指定按需分配GPU资源如下：allow_growth=True
tf_config = tensorflow.ConfigProto()
tf_config.gpu_options.allow_growth = True
session = tensorflow.Session(config=tf_config)
#或者如下
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
import tensorflow as tf
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True #不全部占满显存, 按需分配
sess = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess)
方法1：
import os
import tensorflow as tf
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
#进行配置，每个GPU使用60%上限现存
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1,2" # 使用编号为1，2号的GPU
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 每个GPU现存上届控制在60%以内 session = tf.Session(config=config)
# 设置session
KTF.set_session(session )
方法2：
import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
set_session(tf.Session(config=config))
方法3：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m nmt.nmt # 启动命令指定GPU多GPU问题：https://blog.csdn.net/qq_36427732/article/details/79017835
二：使用CPU
注意：这一部分要放在导入Keras之前
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""注意：os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"可能会改变没有次句时GPU的默认序号。