keras使用tensorflow-gpu加速训练

需要VS2015运行时环境，不需要使用VS编译Simple什么的
一定要先去tensorflow看看gpu需要CUDA版本

1.下载CUDA，查看gpu是否兼容。
如果 nvcc -V 错误需要添加环境变量，自行百度。
添加环境变量后
打开DOS窗口 set PATH=C:
关闭DOS窗口。
再次打开DOS窗口，输入：echo %PATH% ，查看PATH 值已经生效。

2.下载cudnn，根据CUDA下载对应版本，解压，复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

3.安装tensorflow-gpu，根据CUDA下载对应版本
安装时使用清华镜像源

CUDA10.0
cudnn7.4
tensorflow-gpu1.14
keras2.15

查看gpu是否可用
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_built_with_cuda())

****我是当做笔记使用，如果有人问就写详细点。