写一个gpu实现的多分类神经网络

由于GPU实现的多分类神经网络不同于CPU实现的神经网络，需要调用GPU特有的函数库和API来完成计算任务，因此代码实现会有很大的差异。以下是一个简单的GPU实现的多分类神经网络的代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 将输入数据归一化到0-1之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 将标签转换为独热编码（One-hot encoding）
y_train = tf.one_hot(y_train, 10)
y_test = tf.one_hot(y_test, 10)

# 创建GPU计算图
with tf.device('/gpu:0'):
  # 定义输入和输出的占位符
  x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28])
  y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

  # 定义网络结构
  x_flat = tf.reshape(x, [-1, 28*28])
  h1 = tf.layers.dense(x_flat, 128, activation=tf.nn.relu)
  h2 = tf.layers.dense(h1, 64, activation=tf.nn.relu)
  logits = tf.layers.dense(h2, 10)

  # 定义损失函数和优化器
  loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=y, logits=logits))
  optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

  # 定义准确率评估函数
  correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(y, 1))
  accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 创建会话并训练模型
with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
  for i in range(1000):
    batch_x, batch_y = x_train[i*100:(i+1)*100], y_train[i*100:(i+1)*100]
    _, loss_value = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
    if i % 100 == 0:
      acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_test, y: y_test})
      print('Step %d, loss = %.2f, accuracy = %.2f%%' % (i, loss_value, acc*100))

在这个示例代码中，我们利用了TensorFlow的GPU计算功能，使用with tf.device('/gpu:0'):语句将计算任务分配到GPU上进行处理。我们定义了一个包含三层的全连接神经网络，其中输入层为28*28的矩阵，输出层为10个节点，代表10个数字的分类结果。我们使用softmax交叉熵作为损失函数，Adam优化器进行参数更新，使用准确率作为评估指标。在训练过程中，我们每100个批次输出一次训练损失和测试准确率。