Yes, you can use TensorFlow with GPU acceleration to train your model faster. Here's an updated code snippet that shows how to use TensorFlow with GPU acceleration:
```python
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Embedding, GlobalMaxPooling1D
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import pandas as pd
import numpy as np

# Specify the GPU device to use
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# Load the training data
train_data = pd.read_csv('train-p.csv')

# Extract the text and labels from the training data
texts = train_data['text']
labels = train_data['label']

# Convert the labels to categorical
labels_categorical = to_categorical(labels)

# Define the maximum number of words to use in the model
max_words = 10000

# Create a tokenizer to tokenize the text data
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

# Pad the sequences to a maximum length of 1000 words
maxlen = 1000
X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

# Define the model architecture
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, 128, input_length=maxlen))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(8, activation='softmax'))

# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# Train the model on the training data using the GPU
with tf.device('/GPU:0'):
    model.fit(X, labels_categorical, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

# Load the test data
test_data = pd.read_csv('test-p.csv')

# Extract the text from the test data
test_texts = test_data['text']

# Tokenize and pad the test data
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_texts)
test_X = pad_sequences(test_sequences, maxlen=maxlen)

# Make predictions on the test data
with tf.device('/GPU:0'):
    predictions = model.predict(test_X)

# Convert the predictions to labels
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)

# Save the predictions to a CSV file
submission = pd.DataFrame({'id': test_data['id'], 'label': predicted_labels})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
```
In this code, we first specify the GPU device to use for training and prediction using the `tf.device` context manager. We then load the training and test data as before, and define the model architecture using Keras.

After compiling the model, we train it on the training data using the `fit` method, wrapped inside a `tf.device` context to run the training on the GPU.

Finally, we load the test data and make predictions on it using the `predict` method, wrapped inside a `tf.device` context to run the predictions on the GPU. The predicted labels are then saved to a CSV file as before.

Note that in order to use GPU acceleration, you need to have a compatible GPU installed on your machine, and have the necessary software and drivers installed. You can check the TensorFlow documentation for more information
예, GPU 가속과 함께 TensorFlow를 사용하여 모델을 더 빠르게 훈련할 수 있습니다. 다음은 업데이트된 코드 스니펫으로, GPU 가속과 함께 TensorFlow를 사용하는 방법을 보여줍니다:
'``python
import TENSORFLOW AS TF
from keras.models import Sequential
keras.layers에서 밀도, 드롭아웃, 임베딩, 글로벌 최대 풀링1D를 가져옵니다.
keras.optimizers에서 Adam을 임포트합니다.
keras.utils에서 to_categorical 임포트
keras.preprocessing.text에서 Tokenizer를 임포트합니다.
keras.preprocessing.sequence에서 pad_sequences를 가져옵니다.
팬더를 pd로 임포트
numpy를 np로 가져옵니다.

# 사용할 GPU 장치 지정
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)

# 훈련 데이터 로드
train_data = pd.read_csv('train-p.csv')

# 훈련 데이터에서 텍스트와 라벨을 추출합니다.
text = train_data['text']
labels = train_data['label']

# 레이블을 범주형으로 변환
labels_categorical = to_categorical(labels)

# 모델에서 사용할 최대 단어 수를 정의합니다.
max_words = 10000

# 텍스트 데이터를 토큰화할 토큰화기를 생성합니다.
토큰화기 = 토큰화기(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
시퀀스 = 토큰라이저.텍스트_투_시퀀스(텍스트)

# 시퀀스를 최대 1000단어 길이로 채웁니다.
maxlen = 1000
X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

# 모델 아키텍처 정의
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, 128, input_length=maxlen))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(8, activation='softmax'))

# 모델 컴파일
model.compile(loss='범주형_크로센트로피', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# GPU를 사용하여 훈련 데이터로 모델 훈련하기
tf.device('/GPU:0'):
    model.fit(X, labels_categorical, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

# 테스트 데이터 로드
test_data = pd.read_csv('test-p.csv')

# 테스트 데이터에서 텍스트 추출
test_texts = test_data['text']

# 테스트 데이터를 토큰화 및 패드화
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_texts)
test_X = pad_sequences(test_sequences, maxlen=maxlen)

# 테스트 데이터에 대한 예측 만들기
tf.device('/GPU:0'):
    예측 = model.predict(test_X)

# 예측을 레이블로 변환
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)

# 예측을 CSV 파일에 저장합니다.
submission = pd.DataFrame({'id': test_data['id'], 'label': predicted_labels})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)
```
이 코드에서는 먼저 `tf.device` 컨텍스트 관리자를 사용하여 학습 및 예측에 사용할 GPU 장치를 지정합니다. 그런 다음 이전과 마찬가지로 훈련 및 테스트 데이터를 로드하고 Keras를 사용하여 모델 아키텍처를 정의합니다.

모델을 컴파일한 후 `fit` 메서드를 사용하여 훈련 데이터에 대해 훈련하고, `tf.device` 컨텍스트 안에 래핑하여 GPU에서 훈련을 실행합니다.

마지막으로, 테스트 데이터를 로드하고 `predict` 메서드를 사용하여 예측을 수행하며, `tf.device` 컨텍스트 안에 래핑하여 GPU에서 예측을 실행합니다. 그런 다음 예측된 레이블은 이전과 마찬가지로 CSV 파일에 저장됩니다.

GPU 가속을 사용하려면 컴퓨터에 호환되는 GPU가 설치되어 있고 필요한 소프트웨어와 드라이버가 설치되어 있어야 합니다. 자세한 내용은 TensorFlow 설명서를 참조하세요.