如何让tensorflow使用gpu

要让TensorFlow使用GPU，需要进行以下步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN

在使用GPU之前，需要先安装CUDA和cuDNN。CUDA是由NVIDIA提供的用于GPU加速的平台，而cuDNN是用于深度学习加速的工具库。确保您的GPU与CUDA和cuDNN的版本兼容。

2. 安装TensorFlow-gpu

在安装TensorFlow时，可以选择安装tensorflow或tensorflow-gpu。选择tensorflow-gpu可启用GPU加速。使用pip安装tensorflow-gpu：

pip install tensorflow-gpu

3. 配置TensorFlow-gpu

要使用GPU加速，需要在tf.Session中将参数设为tf.ConfigProto(log_device_placement=True)，以检查TensorFlow是否正确设置GPU设备。还需要简单地设置将GPU作为默认设备。

import tensorflow as tf

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
   with tf.device('/gpu:0'):
      # Your code here

4. 运行TensorFlow-gpu

现在，您可以运行TensorFlow程序，TensorFlow会自动使用GPU进行加速处理。在代码开头添加以下行，以将TensorFlow分配到GPU上:

import tensorflow as tf
tf.device('/gpu:0')

这样就可以将TensorFlow分配到GPU上了。记得每次运行程序时，都要确保GPU驱动程序和CUDA版本正确，以确保TensorFlow正常运行。