tensorflow启动了gpu,但是运算没有调用gpu

出现这种情况可能有几个原因：

1. 你的TensorFlow版本没有编译CUDA和cuDNN支持。这时需要重新下载安装TensorFlow并确保安装了CUDA和cuDNN。

2. GPU内存不足。如果你的模型很大，而GPU内存不足，TensorFlow会自动切换到CPU进行运算。这时可以尝试减小batch size或者减少模型的大小。

3. 代码中没有明确调用GPU。在没有显式地指明运行在GPU上的情况下，TensorFlow会自动判断是否需要在GPU上运算。这时可以在代码中明确指定运行设备，例如：

with tf.device('/gpu:0'):
   # 这里是需要在GPU上运算的代码

4. GPU驱动或CUDA/cuDNN版本不兼容。这时需要升级或降级相应的驱动或CUDA/cuDNN版本。

总之，当TensorFlow启动了GPU，但是运行没有调用GPU时，可以从以上几个方面排查问题，找出解决办法。