配置Plaidml后Keras模型无法调用AMD GPU仅在CPU运行的问题

问题根因 #

你的代码存在Keras导入覆盖问题：你先通过环境变量指定了KERAS_BACKEND为PlaidML，导入了适配AMD显卡的Keras版本，后续又执行了from tensorflow import keras语句，直接用TensorFlow自带的Keras覆盖了之前的PlaidML版Keras，因此模型只会在CPU上运行。你之前其他模型正常运行就是因为没有导入TensorFlow版Keras，没有触发覆盖问题。

修复步骤 #

• 删除两行TensorFlow相关的Keras导入语句：from tensorflow import keras、from tensorflow.keras import layers
• 从PlaidML适配的Keras中导入你需要用到的所有层，参考导入部分修正后的代码：

import numpy as np
from os import environ
# 环境变量配置必须放在所有Keras导入操作之前
environ["KERAS_BACKEND"] = "plaidml.keras.backend"
import keras
from keras.layers import Dense, Input, Conv1D, Dropout, Conv1DTranspose
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

• 后续所有代码的Keras、层调用逻辑不用修改，直接运行即可调用PlaidML适配的GPU。

验证方式 #

代码运行前添加print(keras.__file__)，确认输出的路径属于PlaidML安装目录，而非TensorFlow安装目录即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Venda