准备阶段：

• Anaconda 3（官网下载）
• python3.x（Anaconda3自带）
• GPU（最低NVDIA GTX 650）
• tensorflow-gpu（Anaconda中安装）
• tensorflow基本语法操作

代码测试

写一个手动调用gpu设备的代码

# coding:utf-8
'''
**************************************************
@File   ：深度学习实战[安东尼奥] -> Cap1-hello world
@IDE    ：PyCharm
@Author ：Small_wind
@Date   ：2019/11/17 10:46
**************************************************
'''
import tensorflow as tf

##1.先写个hello world测试下
message=tf.constant("hello world")#常量字符串

sess=tf.Session()
print(sess.run(message))
sess.close()

##2.常量、变量
#略过

##3.调用GPU/CPU设备
c=[]
with tf.device('/gpu:0'):
    rand_t=tf.random_uniform([50,50],0,10,dtype=tf.float32,seed=0)
    a=tf.Variable(rand_t)
    b=tf.Variable(rand_t)
    c.append(tf.matmul(a,b))
    init=tf.global_variables_initializer()

#要验证Tensorflow是否确实再使用指定设备，可设置log_device_placement=True
sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
sess.run(init)
print(sess.run(c))
sess.close()

结果

当然，在Anaconda安装了tensorflow-gpu版本后，之后运行程序时，会自动优先调用gpu的（如果有gpu）