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GPUに計算させる方法

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nobita

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機械学習を勉強しており、CNNの実行がCPUでは厳しくなってきたのでGPUでの計算をしたいと考えております。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(
      rescale=1./255,
      rotation_range=40,
      width_shift_range=0.2,
      height_shift_range=0.2,
      shear_range=0.2,
      zoom_range=0.2,
      horizontal_flip=True,
      fill_mode='nearest')

# Note that the validation data should not be augmented!
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        # This is the target directory
        train_dir,
        # All images will be resized to 150x150
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        # Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labels
        class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        class_mode='binary')

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=2e-5),
              metrics=['acc'])

history = model.fit_generator(
      train_generator,
      steps_per_epoch=100,
      epochs=30,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=50,
      verbose=2)

のコードをGPUで実行したいのですが、普通にJupyternotebookで実行するとCPUで計算されてしまいます。
どうにしたらGPUで計算できるのでしょうか?
ご教示お願いします。

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