在TensorFlow中，可以通过以下方式指定GPU运行：

在代码中设置环境变量：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # 指定使用第一个GPU

在建立session时指定使用的GPU：

import tensorflow as tf
gpu_options = tf.GPUOptions(visible_device_list="0")  # 指定使用第一个GPU
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
sess = tf.Session(config=config)

使用with tf.device()语句指定某段代码在指定的GPU上运行：

import tensorflow as tf
with tf.device('/device:GPU:0'):
    # 在第一个GPU上运行的代码

使用tf.distribute.Strategy指定在多个GPU上运行：

import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    # 在多个GPU上运行的代码

注意：在使用GPU时，需要安装对应版本的CUDA和cuDNN，并且确保TensorFlow安装时支持GPU。