windows之家1.如何在win10上安装keras
、开机后按下F2或者delete键，进入bios，设置成U盘驱动系统。不同品牌主板设置方法不同，所以设置方法请参阅主板说明书。
2、插上启动U盘，保存退出后重启电脑，会出现启动菜单。如图：
3、选择01进入pe。如图：
4、双击一键装机工具。如图：
5、必须保证机子里或者U盘内有win8.1的ghost系统备份。如图：
6、选择还原分区，如图：
7、按照提示操作，如图：
8、完成后重启电脑，如图：
9、系统安装完成，重启后进入win8.1系统
2.Win10系统如何使用GPU应用程序
-供参考win10系统中更新一个GPU应用程序功能，许多电脑在主板上安装了两个GPU，提高电脑性能，一个可能已经在船上，而另一个可以单独安装。
那么如何使用GPU应用程序？关于此内容，接下去教程和大家分享Win10系统GPU应用程序的使用教程。解决方法如下：1、我们要做的第一件事就是检查我们的图形卡是否可以提供这些信息。
为了验证这一点，我们可以使用Windows DirectX诊断工具，因此，我们在Cortana dxdiag的搜索框中编写并在我们找到它时按Enter键； 梁兆铃2、现在我们转到Controllers部分的Screen选项卡，我们看看承包商模型。 如果WDDM等于或大于2.0，那么我们可以看到Windows 10中的应用程序使用GPU没有任何问题； 梁兆铃3、下面将打开任务管理器，如果我们没有看到GPU的消耗列，我们将不得不用鼠标右键单击某个列的标题，并标记选项GPU和GPU引擎。
选中这些选项后，我们现在可以在任务管理器右侧移动，并确认我们有两个新列，GPU和GPU引擎。 梁兆铃对于CPU，内存或磁盘，我们将看到每个进程或应用程序如何显示Win10中每个应用程序使用GPU的百分比，但是也可以看到我们设备的GPU总使用率 如果我们转到任务管理器的性能选项卡。
在那里，我们可以看到我们的计算机硬件（包括GPU）的使用情况。上述就是Win10系统GPU应用程序的使用教程了，希望此教程内容对大家有所帮助。
梁兆铃。
3.笔记本win10系统怎么使用GPU应用程序的方法
解决方法如下：1、我们要做的第一件事就是检查我们的图形卡是否可以提供这些信息。
为了验证这一点，我们可以使用Windows DirectX诊断工具，因此，我们在Cortana dxdiag的搜索框中编写并在我们找到它时按Enter键；2、现在我们转到Controllers部分的Screen选项卡，我们看看承包商模型。 如果WDDM等于或大于2.0，那么我们可以看到Windows 10中的应用程序使用GPU没有任何问题；3、下面将打开任务管理器，如果我们没有看到GPU的消耗列，我们将不得不用鼠标右键单击某个列的标题，并标记选项GPU和GPU引擎。
选中这些选项后，我们现在可以在任务管理器右侧移动，并确认我们有两个新列，GPU和GPU引擎。
4.笔记本win10系统怎么使用GPU应用程序的方法
解决方法如下：
1、我们要做的第一件事就是检查我们的图形卡是否可以提供这些信息。 为了验证这一点，我们可以使用Windows DirectX诊断工具，因此，我们在Cortana dxdiag的搜索框中编写并在我们找到它时按Enter键；
2、现在我们转到Controllers部分的Screen选项卡，我们看看承包商模型。 如果WDDM等于或大于2.0，那么我们可以看到Windows 10中的应用程序使用GPU没有任何问题；
3、下面将打开任务管理器，如果我们没有看到GPU的消耗列，我们将不得不用鼠标右键单击某个列的标题，并标记选项GPU和GPU引擎。 选中这些选项后，我们现在可以在任务管理器右侧移动，并确认我们有两个新列，GPU和GPU引擎。
5.如何使用Keras进行分布式/多GPU运算
with tf.device('/gpu:0'):
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64))
y = LSTM(32)(x) # all ops in the LSTM layer will live on GPU:0
with tf.device('/gpu:1'):
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64))
y = LSTM(32)(x) # all ops in the LSTM layer will live on GPU:1
注意，上例中由LSTM创建的变量不在GPU上：所有的TensorFlow变量总是在CPU上生存，而与它们在哪创建无关。各个设备上的变量转换TensorFlow会自动完成。
如果你想在不同的GPU上训练同一个模型的不同副本，但在不同的副本中共享权重，你应该首先在一个设备上实例化你的模型，然后在不同的设备上多次调用该对象，例如：
with tf.device('/cpu:0'):
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))
# shared model living on CPU:0
# it won't actually be run during training; it acts as an op template
# and as a repository for shared variables
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# replica 0
with tf.device('/gpu:0'):
output_0 = model(x) # all ops in the replica will live on GPU:0
# replica 1
with tf.device('/gpu:1'):
output_1 = model(x) # all ops in the replica will live on GPU:1
# merge outputs on CPU
with tf.device('/cpu:0'):
preds = 0.5 * (output_0 + output_1)
# we only run the `preds` tensor, so that only the two
# replicas on GPU get run (plus the merge op on CPU)
output_value = sess.run([preds], feed_dict={x: data})
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