tensorflow模型怎么用gpu

要使用GPU来运行TensorFlow模型，您需要确保您的计算机上安装了适当的GPU驱动程序。然后，您需要安装TensorFlow GPU版本，它可以使用GPU来加速模型训练和推理。

安装好TensorFlow GPU版本后，您需要在代码中指定使用GPU来运行模型。您可以使用以下代码将模型放在GPU上：

import tensorflow as tf

# 指定使用GPU
gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
sess = tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    # ...
])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

在这个例子中，我们使用了 `tf.compat.v1.Session` 的 `config` 参数来指定了使用GPU，并且使用了 `tf.compat.v1.GPUOptions` 来设置每个GPU的内存分配比例。您可以根据自己的需要设置不同的参数。

请注意，如果您的计算机上没有GPU，您仍然可以使用CPU运行TensorFlow模型。只需使用默认的TensorFlow安装即可。