Tensorflow Keras GPU使用

我试图在我的代码中使tensorflow和keras在GPU上运行，但我有一个问题，即它们的使用是部分的（两者仍然使用CPU）

• 强制KERA到GPU 为了强制keras到GPU，我在keras导入之前添加了这段代码，我只是强制它到第一个GPU，我没有配置如何在多个GPU上运行（当我尝试时）

  os.environ[“CUDA\u VISIBLE\u DEVICES”]=“0,1,2,3”

  运行项目时出错，我有4个GPU）

• 强制tensorflow到GPU

对于tensorflow，我安装了tensorflow gpu，然后运行tensorflow官方页面中提到的代码

问题依然存在，GPU的使用率没有超过15%，cpu的使用率达到40%

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“发生错误”-请指定。错误通常包含错误和解决方法的一般说明。它不只是为了打扰用户。你安装了tensorflow gpu吗？2.0或更少？keras？2.3.0或更少？一些信息对于更好地帮助传感器gpu==1.14.0 tensorflow==1.12.0 keras==2.2.4对于错误，我将尝试捕获它。你使用anaconda安装环境吗？不，我没有使用anaconda

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

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')

        if gpus:
            # Restrict TensorFlow to only use the first GPU
            try:
                tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
                logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
                logger.info(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPU")
            except RuntimeError as e:
                # Visible devices must be set before GPUs have been initialized
                logger.error("Error inn workig on GPU %s " % e)