TensorFlow Keras顺序API GPU使用

当使用TensorFlow的Keras顺序API时，有没有办法强迫我的模型在特定的硬件上进行训练？我的理解是，如果有一个GPU可以使用，并且我安装了tensorflow GPU，默认情况下，我会在GPU上进行培训

---

我是否必须切换到不同的API才能更好地控制模型的部署位置？

我是keras用户，在ubuntu上工作。我指定某个GPU如下：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

其中0是GPU的数量。默认情况下，如果您的计算机上有多个GPU，tensorflow将使用第一个编号为0的GPU。您可以通过在终端上键入以下命令来获取GPU的信息：

nvidia-smi

或

如果您想每秒刷新一次终端。下图显示了我的GPU的信息，其编号已用红色框圈出。

这将对您有所帮助

watch -n 1 -d nvidia-smi