调用tensorflow-gpu代码

对于调用tensorflow-gpu代码，首先需要确保你已经安装了tensorflow-gpu。如果你还没有安装，可以在命令行中使用以下命令安装：

pip install tensorflow-gpu

安装完成后，可以在代码中调用tensorflow-gpu：

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的神经网络
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型并使用GPU加速训练
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

在这个例子中，我们使用了`tf.keras`来构建一个简单的神经网络，并使用GPU加速训练。我们可以通过设置`tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')`来查看可用的GPU设备。如果没有可用的GPU设备，那么tensorflow-gpu将会使用CPU来运行。