在深度学习领域，利用GPU加速计算是提升训练效率的关键！如果你正准备用Python结合Keras和GPU进行模型开发，那么这篇文章将助你一臂之力～💻

首先，确保你的电脑已配备NVIDIA显卡，并安装了最新的CUDA和cuDNN库。这是让Keras识别GPU的基础哦！💡

接着，安装好Anaconda后，创建一个新的虚拟环境以避免依赖冲突：`conda create -n keras_gpu python=3.8`。然后激活环境并安装TensorFlow-GPU：`pip install tensorflow-gpu`. 🌟

最后，验证是否成功：运行以下代码检查设备是否被正确检测。

```python

import tensorflow as tf

print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

```

如果显示GPU数量大于0，恭喜你！🎉 Keras现已支持通过GPU加速神经网络训练。快去试试吧～🚀

深度学习 GPU加速 Keras使用