jupyter notebook运行xgboost不能gpu加速

在jupyter notebook中运行xgboost时无法进行GPU加速的原因可能是因为jupyter notebook的环境没有正确识别到GPU。你可以尝试以下方法解决这个问题：

1. 确保你已经正确安装了CUDA和cuDNN，并且版本与你的TensorFlow和xgboost库兼容。
2. 确保你的jupyter notebook环境中识别到了GPU。可以在jupyter notebook中运行以下代码来查看tensorflow识别出的硬件：

   import tensorflow as tf
   tf.config.list_physical_devices()

如果输出结果中没有包含GPU信息，可能是因为jupyter notebook环境没有正确识别到GPU。
3. 尝试在jupyter notebook中设置LD_LIBRARY_PATH变量，强制指定GPU的路径。可以按照以下步骤操作：
- 在jupyter notebook中运行以下代码查看Python识别到的系统环境变量：

     import os
     print(os.environ)

确保其中包含了你自定义的LD_LIBRARY_PATH变量。
- 生成jupyter的配置文件，可以使用以下命令：

     jupyter notebook --generate-config

- 编辑生成的配置文件（通常位于~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py），找到以下行：

     c.Spawner.env_keep = ['PATH', 'PYTHONPATH', 'CONDA_ROOT', 'CONDA_DEFAULT_ENV', 'VIRTUAL_ENV', 'LANG', 'LC_ALL']

将其修改为：

     c.Spawner.env_keep = ['PATH', 'PYTHONPATH', 'CONDA_ROOT', 'CONDA_DEFAULT_ENV', 'VIRTUAL_ENV', 'LANG', 'LC_ALL', 'LD_LIBRARY_PATH']

- 保存并关闭配置文件，然后重新启动jupyter notebook。
4. 如果以上方法仍然无法解决问题，你可以尝试在终端中运行jupyter notebook，看看是否能够正常识别GPU。