测试tenserflow是否可以调用gpu

要TensorFlow是否可以调用GPU，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保您已经正确安装了Tensor和CUDA驱动程序。您可以在终端命令提示符中运行以下命令来查TensorFlow的安装和CUDA驱动程序版本：

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
   nvcc --version

2. 如果您尚未安装TensorFlow或CUDA驱动程序，您可以按照官方文档的指引进行安装：
- TensorFlow：https://www.tensorflow.org/install
- CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

3. 在您的Python脚本中导入TensorFlow并创建简单的计算图，然后在会话中启用GPU设备：

   import tensorflow as tf

   # 创建一个简单的计算图
   a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
   b = tf.constant([6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0])
   c = a * b

   # 启用GPU设备
   with tf.Session() as sess:
       with tf.device("/gpu:0"):  # 使用第一个GPU设备
           result = sess.run(c)
           print(result)

4. 运行脚本并观察输出。如果您看到结果并且没有出现错误消息，则说明TensorFlow成功调用了GPU。

请注意，要正确使用GPU，您的系统必须具备支持CUDA的GPU，并且您的TensorFlow版本必须与安装的CUDA版本兼容。如果您遇到任何问题，请确保您已正确配置了CUDA和TensorFlow，并且您的硬件和软件环境符合要求。