tensorflow使用cpu而不用gpu问题的解决

在使用TensorFlow时，很多用户可能会遇到使用CPU而不使用GPU的问题。可能是因为他们的TensorFlow安装不正确，或者他们的显卡驱动程序不是最新的，或者他们的TensorFlow没有被正确配置来使用GPU。以下是解决此问题的一些方法：

1.检查TensorFlow是否使用了GPU。使用以下代码检查TensorFlow是否可以使用GPU：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

如果在运行代码时看到类似于“xxx: /device:GPU:0”等设备放置记录，则表明TensorFlow正在使用GPU。

2.检查TensorFlow和显卡驱动程序是否正确安装。确保您已正确安装了TensorFlow，并且您的显卡驱动程序已更新到最新版本。您可以在TensorFlow官方网站上找到安装说明。

3.检查是否为TensorFlow正确配置了GPU。如果TensorFlow没有正确配置使用GPU，则可能会使用CPU。请确保您已在TensorFlow中正确配置了GPU。您可以参考TensorFlow官方文档中的GPU指南进行配置。

4.确保您的TensorFlow版本支持GPU。如果您使用的是不支持GPU的TensorFlow版本，则无论您如何配置都无法使用GPU。

总之，如果您遇到了TensorFlow不使用GPU的问题，可以通过检查TensorFlow是否使用了GPU、检查TensorFlow和显卡驱动程序是否正确安装、检查是否为TensorFlow正确配置了GPU和确保您的TensorFlow版本支持GPU来解决这个问题。