在TensorFlow中使用GPU加速可以通过以下步骤来实现：
安装CUDA和cuDNN：首先需要在计算机上安装CUDA和cuDNN，这两个软件包可以帮助TensorFlow与GPU进行交互，实现加速计算。
安装GPU版本的TensorFlow：在安装TensorFlow时，选择GPU版本而不是CPU版本，这样TensorFlow就能够自动识别并利用GPU进行计算。
配置GPU设备：在TensorFlow代码中，可以通过设置tf.config.experimental.set_memory_growth或tf.config.experimental.set_visible_devices等方法来配置GPU设备的使用方式。
在代码中指定使用GPU：在编写TensorFlow代码时，可以通过设置tf.device('/GPU:0')来指定使用GPU进行计算。
训练模型时利用GPU：在训练深度学习模型时，可以通过设置model.fit()方法的use_multiprocessing=True参数来使用GPU加速。
通过以上步骤，可以实现在TensorFlow中使用GPU加速，加快深度学习模型的训练和推理速度。