如果您的顯示卡是非nvidia公司的產品或是nvidia gtx系列中型號的第乙個數字低於6或nvidia的gt系列，都不建議您採用此類顯示卡進行加速計算，例如nvidia gt 910、nvidia gtx 460 等等。
如果您的顯示卡為筆記本上的gtx移動顯示卡（型號後面帶有標識m），那麼請您慎重使用顯示卡加速，因為移動版gpu容易發生過熱燒毀現象。
如果您的顯示卡，顯示的是諸如 hd5000,ati 5650 等型別的顯示卡，那麼您只能使用cpu加速
如果您的顯示卡晶元為pascal架構（nvidia gtx 1080,nvidia gtx 1070等），您只能在之後的配置中選擇cuda 8.0
1 tf卷積核與th卷積核
如果你從無到有搭建自己的一套網路，則大可放心。
但如果你想使用乙個已有網路，或把乙個用th/tf 訓練的網路以另一種後端應用，在載入的時候你就應該特別小心了。
卷積核與所使用的後端不匹配，不會報任何錯誤，因為它們的shape是完全一致的，沒有方法能夠檢測出這種錯誤。
th/tf的shape雖然完全一致, 但是tf四維矩陣(影象資料),shape順序為(pic_num, pic_width, pic_height, pic_channel)
而th四維矩陣shape順序為(pic_num, pic_channel, pic_width, pic_height)
避免陷阱的方法
(1) 在使用預訓練模型時，乙個建議是首先找一些測試樣本，看看模型的表現是否與預計的一致。
(2) 如需對卷積核進行轉換，可以使用utils.convert_all_kernels_in_model對模型的所有卷積核進行轉換
2 向bn層中載入權重
如果你不知道從**淘來乙個預訓練好的bn層，想把它的權重載入到keras中，要小心引數的載入順序。
乙個典型的例子是，將caffe的bn層引數載入keras中，caffe的bn由兩部分構成，bn層的引數是mean，std，scale層的引數是gamma，beta
按照bn的文章順序，似乎載入keras bn層的引數應該是[mean, std, gamma, beta]
然而不是的，keras的bn層引數順序應該是[gamma, beta, mean, std]，這是因為gamma和beta是可訓練的引數，而mean和std不是
keras的可訓練引數在前，不可訓練引數在後
錯誤的權重順序不會引起任何報錯，因為它們的shape完全相同
3 shuffle和validation_split的順序
模型的fit函式有兩個引數，shuffle用於將資料打亂，validation_split用於在沒有提供驗證集的時候，按一定比例從訓練集中取出一部分作為驗證集
這裡有個陷阱是，程式是先執行validation_split，再執行shuffle的，所以會出現這種情況：
假如你的訓練集是有序的，比方說正樣本在前負樣本在後，又設定了validation_split，那麼你的驗證集中很可能將全部是負樣本
同樣的，這個東西不會有任何錯誤報出來，因為keras不可能知道你的資料有沒有經過shuffle，保險起見如果你的資料是沒shuffle過的，最好手動shuffle一下
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