如何强制tensorflow使用gpu版本

如果你安装了 GPU 版本的 TensorFlow，并且想要强制 TensorFlow 使用 GPU 进行计算，可以按照以下步骤操作：

1. 检查是否已经安装了 GPU 版本的 TensorFlow。可以在 Python 中运行以下代码进行检查：

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

如果返回 True，则表示已经安装了 GPU 版本的 TensorFlow。

2. 设置环境变量。在 Python 中运行以下代码：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 0 表示使用第一块 GPU，如果有多块 GPU，可以设置为其他数字

这将设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，告诉 TensorFlow 只使用指定的 GPU。

3. 在代码中使用 with tf.device() 来指定使用 GPU。例如：

import tensorflow as tf

with tf.device('/gpu:0'):  # 使用第一块 GPU
    # 这里写你要运行的 TensorFlow 代码

这将确保 TensorFlow 在指定的 GPU 上运行。

注意：如果你的设备没有 GPU，或者没有安装 GPU 版本的 TensorFlow，以上操作将无效。