tensorflow程序如何设置整个程序在GPU上运行

在TensorFlow中，要将整个程序设置在GPU上运行，你可以遵循以下步骤：

1. **安装GPU版本的TensorFlow**：
首先确保已经安装了CUDA和cuDNN，然后使用以下命令安装带GPU支持的TensorFlow版本：

   pip install tensorflow-gpu

2. **检查GPU支持**：
运行以下代码来查看当前系统是否有GPU以及它们的状态：

   import tensorflow as tf
   print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

3. **启用GPU**：
创建一个TensorFlow会话时，指定设备为GPU。默认情况下，如果没有特别指定，TensorFlow会选择可用的第一个GPU：

   with tf.device('/device:GPU:0'):  # 更改数字可以选择其他GPU，比如'/device:GPU:1'
       model = ...  # 定义模型
       # 训练和计算操作都会在这块GPU上运行

4. **分配内存**：
如果你想控制内存分配，可以使用`tf.config.experimental.set_memory_growth=True`，这会让TensorFlow在需要时动态增加GPU内存。但这可能会导致程序启动缓慢。

5. **运行程序**：
使用`with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))`创建会话，可以在屏幕上看到每个操作被分配到哪个设备上。最后，调用`sess.run()`开始执行你的计算。