如果TensorFlow調用顯卡失敗，可能是由于以下幾個原因造成的：
缺少CUDA或cuDNN：TensorFlow需要依賴CUDA和cuDNN來進行GPU加速。請確保已正確安裝并配置了最新版本的CUDA和cuDNN。
顯卡驅動問題：確保顯卡驅動已正確安裝并更新到最新版本。您可以在官方網站上下載最新的顯卡驅動程序。
TensorFlow版本不兼容：請確保您所使用的TensorFlow版本與您的顯卡兼容。建議使用最新版本的TensorFlow。
GPU內存不足：如果您的顯卡內存不足以運行TensorFlow的模型，則可能會導致調用顯卡失敗。您可以嘗試減小模型大小或使用更大內存的顯卡。
其他因素：有時候可能是由于其他因素導致TensorFlow無法調用顯卡，比如系統配置問題或軟件沖突。您可以嘗試重新安裝TensorFlow或重啟計算機。
如果您仍然無法解決問題，建議查看TensorFlow的官方文檔或在相關的技術論壇上尋求幫助。
