带有Keras的Python神经网络在CPU上运行，但在GPU上崩溃

可能是由于以下原因导致的：

1. 缺少适当的GPU驱动程序：确保您的计算机上安装了适当的GPU驱动程序。您可以访问GPU制造商的官方网站，如NVIDIA或AMD，以获取最新的驱动程序。
2. CUDA和cuDNN版本不兼容：Keras依赖于CUDA和cuDNN来加速在GPU上的计算。确保您安装了与您的GPU兼容的CUDA和cuDNN版本，并且它们与Keras兼容。您可以在NVIDIA的官方网站上找到与您的GPU兼容的CUDA和cuDNN版本。
3. 内存不足：在GPU上运行神经网络需要大量的显存。如果您的神经网络模型太大，超出了GPU的显存限制，那么它可能会导致崩溃。您可以尝试减小模型的大小或使用更高容量的GPU。
4. 硬件故障：如果您的GPU在其他应用程序中正常工作，但在运行神经网络时崩溃，那么可能是硬件故障导致的。您可以尝试在其他计算机上运行相同的代码，以确定是否是GPU本身的问题。

针对这个问题，腾讯云提供了一系列适用于深度学习和神经网络的产品和服务，其中包括：

1. GPU云服务器：腾讯云提供了多种配置的GPU云服务器，如GPU加速型云服务器和GPU扩展型云服务器，可满足不同规模和需求的深度学习任务。
2. 弹性GPU：腾讯云的弹性GPU可以为现有的云服务器提供GPU加速能力，无需更换硬件设备。
3. AI引擎：腾讯云的AI引擎是一种高性能、低延迟的深度学习推理服务，可在GPU上运行神经网络模型。

您可以访问腾讯云的官方网站，了解更多关于这些产品和服务的详细信息：

1. 腾讯云GPU云服务器：https://cloud.tencent.com/product/gpu
2. 腾讯云弹性GPU：https://cloud.tencent.com/product/egpu
3. 腾讯云AI引擎：https://cloud.tencent.com/product/aiengine

请注意，以上仅为腾讯云提供的一些解决方案，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。