c++ tensorflow2.x 调用gpu接口

TensorFlow 2.x是一个非常受欢迎的机器学习框架，它能够支持使用GPU进行高效的计算。使用TensorFlow 2.x调用GPU接口可以大大加快训练模型的速度，尤其是对于大规模的数据集来说，GPU的优势更为明显。

要调用TensorFlow 2.x的GPU接口，需要首先安装相应的GPU驱动和CUDA SDK。这些软件可以通过NVIDIA官网下载得到，并且需要根据自己的本地环境进行适当的设置。

安装完成后，在Python环境中使用TensorFlow 2.x时，可以通过指定适当的环境变量来让TensorFlow 2.x使用GPU进行计算。具体来说，可以通过以下代码将TensorFlow 2.x指定为使用GPU：

import tensorflow as tf
gpu_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for device in gpu_devices:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(device, True)

这段代码会将所有可用的GPU设备设置为内存增长模式，避免内存溢出的问题，并让TensorFlow 2.x自动适应不同GPU的计算能力。

除了以上的设置，如果需要对TensorFlow 2.x的GPU计算能力进行更深入的调优，还可以使用一些高级的API，例如tf.distribute.Strategy和tf.keras.mixed_precision，来让TensorFlow 2.x更加高效地利用GPU进行计算。