1. 简介
在深度学习中，选择适当的GPU卡进行训练实例是非常重要的。Keras是一个基于TensorFlow、CNTK或Theano等后端的深度学习库，它允许我们指定在哪块GPU卡上运行训练实例。本文将详细介绍如何在Keras中指定程序在某块卡上进行训练实例。
2. TensorFlow后端
2.1 指定GPU卡
在Keras中，我们可以使用TensorFlow后端来进行GPU指定。首先，我们需要导入相关库：
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
在上面的代码中，我们将`CUDA_VISIBLE_DEVICES`设置为`"0"`，表示我们指定程序只在第一块GPU卡上运行。如果你有多张GPU卡，你可以根据需要设置不同的值。
2.2 验证GPU卡
在指定GPU卡之后，我们可以使用以下代码来验证是否成功地指定了卡：
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
如果返回值为`True`，则表示指定成功；如果返回值为`False`，则表示指定失败。
3. CNTK后端
3.1 指定GPU卡
对于CNTK后端，我们可以使用以下代码来指定在某块卡上进行训练实例：
import cntk as C
C.try_set_default_device(C.gpu(0))
上面的代码中，`C.gpu(0)`表示选择第一块GPU卡。如果你有多张卡，你可以根据需要设置不同的值。
3.2 验证GPU卡
要验证是否成功指定了卡，我们可以使用以下代码进行检查：
C.all_devices()
如果你指定了多块卡，你会得到一个列表，列表中的每个元素代表一块卡。如果你只指定了一块卡，你会得到一个长度为1的列表。
4. Theano后端
4.1 指定GPU卡
对于Theano后端，我们可以通过以下代码指定在某块卡上进行训练实例：
import theano
theano.config.device='gpu0'
上述代码中，`gpu0`表示选择第一块GPU卡。如果你有多张卡，你可以根据需要设置不同的值。
4.2 验证GPU卡
使用以下代码验证是否成功指定了卡：
theano.config.mode='FAST_RUN'
如果没有错误消息，则表示成功指定了GPU卡。
总结
在Keras中，我们可以通过设置相应的环境变量或配置项来指定程序运行在某块GPU卡上。本文以TensorFlow、CNTK和Theano三个后端为例，分别介绍了如何进行GPU指定。根据具体的需求，你可以选择适当的方法来进行GPU选择，从而提高深度学习模型的训练速度和性能。