与tensorflow连接GPU的问题

要连接TensorFlow到GPU，首先需要确保系统上已正确安装了CUDA和cuDNN，并且具备支持GPU的TensorFlow版本。

以下是一个示例代码，展示了如何连接TensorFlow到GPU：

import tensorflow as tf

# 检查GPU是否可用
print('GPU available:', tf.test.is_gpu_available())

# 创建一个Session，并指定使用GPU
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)

# 使用GPU进行计算
with tf.device('/gpu:0'):
    # 在这里添加你的模型和计算操作
    pass

# 关闭Session
sess.close()

这个示例代码中，首先通过tf.test.is_gpu_available()检查GPU是否可用。然后，通过tf.ConfigProto()创建一个配置对象，将config.gpu_options.allow_growth设置为True，以便允许TensorFlow在需要时动态分配显存。接下来，使用tf.Session(config=config)创建一个会话，并将其赋值给sess变量。

然后，通过with tf.device('/gpu:0'):语句块，将模型和计算操作放在GPU上进行。你可以根据需要将操作分配给不同的GPU，例如'/gpu:1'。

最后，使用sess.close()关闭会话。

请确保已正确安装和配置CUDA、cuDNN和TensorFlow，以便正确连接到GPU并进行加速计算。