如果TensorFlow调用显卡失败，可能是由于以下几个原因造成的：
缺少CUDA或cuDNN：TensorFlow需要依赖CUDA和cuDNN来进行GPU加速。请确保已正确安装并配置了最新版本的CUDA和cuDNN。
显卡驱动问题：确保显卡驱动已正确安装并更新到最新版本。您可以在官方网站上下载最新的显卡驱动程序。
TensorFlow版本不兼容：请确保您所使用的TensorFlow版本与您的显卡兼容。建议使用最新版本的TensorFlow。
GPU内存不足：如果您的显卡内存不足以运行TensorFlow的模型，则可能会导致调用显卡失败。您可以尝试减小模型大小或使用更大内存的显卡。
其他因素：有时候可能是由于其他因素导致TensorFlow无法调用显卡，比如系统配置问题或软件冲突。您可以尝试重新安装TensorFlow或重启计算机。
如果您仍然无法解决问题，建议查看TensorFlow的官方文档或在相关的技术论坛上寻求帮助。
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model.save('my_model...
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假设有一个自定义模块my_module.py，其中定义了一些函数和变量。要导入这个模块，只需在另一个P...
使用import语句导入模块，并直接调用模块中的方法。 import module_name
module_name.method_name() 使用from…import语句导入模块中的方法，并直接调用方法...
要加载一个已经保存好的.pb模型文件，可以使用TensorFlow的tf.saved_model.loader.load函数。
import tensorflow as tf # 定义模型路径
model_path = ...
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