tensorflow和torch.cuda可以找到图形处理器，但Keras唯一找不到

Keras是一个高级神经网络API，它可以作为TensorFlow、Theano或Microsoft Cognitive Toolkit等深度学习框架的前端使用。Keras的设计目标是使深度学习模型的开发更加简单、快速，并且能够快速迭代。

在Keras中，图形处理器（GPU）的使用是通过底层深度学习框架来实现的。TensorFlow和torch.cuda都可以与GPU进行交互，以加速深度学习模型的训练和推理过程。然而，Keras本身并不直接提供与GPU的交互功能。

要在Keras中使用GPU，需要确保底层深度学习框架已正确配置并与GPU兼容。对于TensorFlow，可以通过设置环境变量或使用tf.config来指定GPU设备的使用。对于torch.cuda，可以使用torch.cuda.is_available()来检查GPU是否可用。

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腾讯云AI引擎PAI：提供了深度学习平台，支持使用Keras等框架进行模型训练和推理。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/pai

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