tensorflow如何使用gpu进行加速，我的设备调用gpu总是失败

使用GPU进行加速需要确保你的设备中有可用的GPU，并且已经安装了相应的GPU驱动和CUDA、cuDNN等工具。一般来说，你需要先安装好CUDA和cuDNN，然后安装TensorFlow GPU版本。

如果你已经完成了上述步骤，但是调用GPU仍然失败，可能是由于TensorFlow没有正确识别你的GPU。这时可以尝试以下几种方法：

1. 确认你的GPU驱动已经正确安装并且能够被电脑识别。你可以通过在命令行中输入 nvidia-smi 命令来查看GPU是否被识别并且可用。

2. 确认你安装的TensorFlow版本支持你的GPU。你可以在TensorFlow官网上查看支持的GPU版本信息。

3. 确认你的TensorFlow代码中已经正确设置了GPU选项。例如，你可以在代码中添加如下代码：

import tensorflow as tf

# 设置GPU选项
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)

# 启动会话
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

其中，per_process_gpu_memory_fraction参数可以设置当前进程能够使用的GPU内存比例。

4. 如果你仍然无法使用GPU，可以尝试重新安装TensorFlow和相关的GPU工具，并且确保安装过程中没有出现错误。