5.如果不適用GPU進行運算，上面步驟就可以進行測試使用keras了，如果需要使用GPU，首先是用Nvidia的顯示卡。
gtx1060，gtx1080都比較不錯，再就是安裝cuda驅動。
進入cuda驅動下載網站:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下載相對應系統的驅動，按照提供的安裝方式進行安裝即可。網站上安裝方式說的很詳細也很人性化，建議不要使用線上安裝。
6.配置theano gpu運算,後臺一直用的是theano，需要配置一下才可使用：
我的配置方式為:
編輯~/.theanorc

[global] 
device=gpu
floatX=float32
[cuda]
root=/usr/local/cuda-8.0 #cuda路徑

7.測試keras和是否使用gpu運算,程式碼來源於網路:
新建test_gpu1.py：

from theano import function, config, shared, sandbox
import theano.tensor as T 
import numpy 
import time 
vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core 
iters = 1000 
#THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python test_gpu1.py 
rng = numpy.random.RandomState(22) 
x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config.floatX)) 
f = function([], T.exp(x)) 
print f.maker.fgraph.toposort() 
t0 = time.time() 
for i in xrange(iters): 
r = f() 
t1 = time.time() 
print 'Looping %d times took' % iters, t1 - t0, 'seconds' 
print 'Result is', r 
if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]): 
print 'Used the cpu' 
else: 
print 'Used the gpu'
 

執行 python test_gpu.py 即可測試

通過以上配置已經可以正常使用keras進行神經網路訓練,但其間還有一些警告性報錯，以後慢慢解決。
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