Keras CUDA 加速：快速入门指南

要在 Keras 中使用 CUDA 加速，需要确保系统中安装了 CUDA 和 cuDNN。然后，需要将 Keras 的后端设置为使用 CUDA。可以通过以下代码行将 Keras 后端设置为使用 CUDA：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5
sess = tf.Session(config=config)
set_session(sess)

在上面的代码中，'allow_growth' 选项告诉 TensorFlow 在需要时动态分配 GPU 内存，而 'per_process_gpu_memory_fraction' 选项告诉 TensorFlow 分配可用 GPU 内存的百分比。在这里，我们将内存分配设置为 50％。

之后，您可以像往常一样使用 Keras 来构建和训练模型。Keras 将自动使用 CUDA 来加速运算。