如何检查keras是否使用gpu版本的tensorflow？

要检查Keras是否正在使用GPU版本的TensorFlow，我们可以通过以下几步来验证：

1. 检查TensorFlow版本

   首先，确认已安装的TensorFlow版本是否支持GPU。我们可以使用如下代码来检查TensorFlow版本：

   python
   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

   确保版本是TensorFlow 1.x 的 1.4 以上或者是 TensorFlow 2.x，因为这些版本自动支持GPU，只要正确安装了CUDA和cuDNN。

2. 检查GPU可用性

   接下来，我们可以用TensorFlow提供的方法来检查是否识别到GPU。可以使用以下代码片段：

   python
   from tensorflow.python.client import device_lib
   print(device_lib.list_local_devices())

   或者使用更简单的方法：

   python
   print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

   如果输出中包含GPU相关信息，比如名称中包含'GPU'的设备，那么说明TensorFlow已经在使用GPU。

3. 运行一个简单的TensorFlow操作，观察GPU利用率

   我们可以运行一个简单的TensorFlow计算操作，并通过系统的任务管理器（在Windows中）或者使用命令（如 nvidia-smi 在Linux中），来观察GPU的利用率。以下是一个简单的TensorFlow计算示例：

   python
   tf.random.normal([1000, 1000]).gpu()

   运行这段代码后，通过观察GPU的利用率，如果GPU利用率有明显的升高，这通常意味着TensorFlow正在使用GPU进行计算。

4. 检查Keras后端

   虽然Keras是高层次的神经网络API，它通常使用TensorFlow作为计算后端。我们可以通过以下代码检查Keras当前使用的后端库：

   python
   from keras import backend as K
   print(K.backend())

   如果输出是 'tensorflow'，则Keras使用的是TensorFlow作为后端。结合前面的步骤，我们可以确信Keras也在使用GPU。

通过以上步骤，我们可以系统地确认Keras是否正在使用GPU版本的TensorFlow。这些步骤有助于确保我们的模型训练过程能够有效利用GPU资源，从而提高训练速度和效率。