Keras中的CPU与GPU使用率(Tensorflow 2.1)

Keras是一个开源的深度学习框架，它可以在Tensorflow等后端引擎上运行。在Keras中，可以通过设置环境变量来控制CPU和GPU的使用率。

1. CPU使用率：
   • 概念：CPU（中央处理器）是计算机的核心部件，负责执行程序的指令和处理数据。
   • 分类：CPU使用率可以分为单核CPU使用率和多核CPU使用率。
   • 优势：CPU具有通用性，适用于各种计算任务，且在处理串行任务时表现较好。
   • 应用场景：适用于对计算要求不高或者对并行计算需求较少的任务。
   • 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云云服务器（CVM）。
   • 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm

• GPU使用率：
  • 概念：GPU（图形处理器）是一种专门用于图形渲染和并行计算的处理器，具有高并行计算能力。
  • 分类：GPU使用率可以分为单个GPU使用率和多个GPU使用率。
  • 优势：GPU在并行计算任务上具有强大的性能优势，适用于深度学习等需要大量计算的任务。
  • 应用场景：适用于对计算要求较高且需要并行计算的任务，如深度学习训练和推理等。
  • 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云GPU云服务器（GPU CVM）。
  • 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/gpu

在Keras中，可以通过以下方式设置CPU和GPU的使用率：

1. 设置CPU使用率：
   • 在Keras中，默认情况下会使用所有可用的CPU资源。如果需要限制CPU使用率，可以使用以下代码：
   • 在Keras中，默认情况下会使用所有可用的CPU资源。如果需要限制CPU使用率，可以使用以下代码：

• 设置GPU使用率：
  • 在Keras中，可以使用Tensorflow的GPU配置来设置GPU使用率。以下是一个示例代码：
  • 在Keras中，可以使用Tensorflow的GPU配置来设置GPU使用率。以下是一个示例代码：

以上是关于Keras中CPU与GPU使用率的简要介绍和设置方法。请注意，具体的设置方法可能会因不同的环境和版本而有所差异，建议根据实际情况进行调整。