1. 首先，安装必要的库和软件来启用GPU加速。建议使用Anaconda环境进行安装。命令如下：

conda install tensorflow-gpu==1.15.2
conda install -c anaconda flask

2. 接下来，确保模型和词汇表被正确加载。在本例中，我们使用的是BERT模型。代码示例：

from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

input_ids = tokenizer.encode('Hello, how are you doing today?')
result = model(tf.constant([input_ids]))[0]

3. 在Flask API中使用模型时，确保在每个请求中创建图形和会话对象。代码示例：

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    input_text = request.json.get('text')
    input_ids = tokenizer.encode(input_text)
    
    graph = tf.get_default_graph()  # Create a new graph for each request
    with graph.as_default():
        session = tf.Session()
        with session.as_default():
            result = model(tf.constant([input_ids]))[0].numpy().tolist()
    
    output = {'positive_prob': result[1], 'negative_prob': result[0]}
    return output

通过使用以上解决方法，我们能够避免在Flask API中出现GPU加速及Transformer模型的问题。