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第二节 Keras简介与使用（第3页）

_devices（）

In[47]：local_device_protos

Out[47]：

&;device：CPU：0"

&ype："CPU"

memory_limit：268435456

locality{}

in：1987868172902998319，;device：GPU：0"

&ype："GPU"

memory_limit：4980893286

locality{

bus_id：1

links{}

}

in：16631691530492819808

physical_device_desc："devie：GeFTX1060，pci

busid：0000：02：00。0，putecapability：6。1"]

如果显示了类似的显卡配置，则说明安装顺利完成。

⑧查看TensorFlow是否已经支持GPU计算。可以通过如下命令在命令行窗口输出的结果中查看是否已经支持GPU计算（图7-7）。

importTensorFlo>

a=tf。random_normal（（100，100））

b=tf。random_normal（（100，500））

c=tf。matmul（a，b）

&eractiveSession（）

sess。run（c）

图7-7TensorFlow计算体验

⑨安装完TensorFlow后，在命令行窗口使用如下命令

pipinstallkeras

安装完Keras，整个Keras环境就构建完毕了。