以下是一个使用AWS搭配Cuda和Tensorflow的代码示例：

import tensorflow as tf
import os

# 设置CUDA环境变量
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

# 创建TensorFlow会话
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)

# 构建TensorFlow计算图
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
c = tf.multiply(a, b)

# 执行计算图
print(sess.run(c))

# 关闭会话
sess.close()

这段代码使用了Tensorflow库来进行简单的计算，通过设置CUDA环境变量让Tensorflow使用AWS上的GPU进行计算加速。首先，我们设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定要使用的GPU设备（在本例中指定为设备0）。然后，我们创建了一个TensorFlow会话，并将会话配置的gpu_options参数设置为allow_growth=True，这将允许TensorFlow在需要时动态增加GPU内存的使用量。接下来，我们构建了一个简单的计算图，将常量a和b相乘得到c。最后，我们通过sess.run()来执行计算图，并打印出结果。最后，我们调用sess.close()来关闭会话。

请注意，要在AWS上运行此代码示例，您需要首先在AWS上设置好所需的环境，包括安装CUDA和Tensorflow，并确保您有适当的访问权限。