※ 引述《ssd860505da (JAGER)》之铭言：
: 大家好，最近在学deep learning
: 我用的环境是windows10
: 刚把keras弄好，backend:tensorflow
: 我的CUDA和cudnn都载好了，环境变量里也加上了
: 我CUDA的路径是:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0
: cudnn的三个file已分别放入bin/include/lib里
: 是不是还要再加个path, tensorflow才会知道要用显卡来运算?
: 我看CPU使用率100%，心都在淌血Q^Q
: 我发现载了tensorflow-gpu的模组就会有bug
: 我用的版本是Python 3.5.3
: 最后再问个, 用linux环境算这个会不会比较好
各位好，我今年才开始接触Python
有幸看到这篇文章说明tensorflow gpu安装方法
才顺利成功利用gpu进行运算
接着
由于需要跑多个不同数据case情况，发现跑第一个case是可以执行gpu的
但果要跑第二个以后就不能跑了T_T
想询问Keras是不能同时运作多个.py档案，进行GPU运算吗?
因为我的case有点多，如果用cpu是可以同时跑11个case，
只是cpu也100%满满der