要确定TensorFlow是在GPU还是CPU上运行，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

if tf.test.gpu_device_name():  # 检查GPU是否可用
    print('GPU可用')
    device_name = tf.test.gpu_device_name()
else:
    print('GPU不可用')
    device_name = '/cpu:0'

print('设备名称: {}'.format(device_name))

# 在指定设备上运行代码
with tf.device(device_name):
    # 在这里编写训练循环代码
    pass

上述代码首先检查是否存在可用的GPU设备，如果有可用的GPU，则选择在GPU上运行，否则选择在CPU上运行。然后，根据选择的设备名称，将训练循环代码放入tf.device()上下文管理器中。

在自定义Keras训练循环中，您可以使用相同的方法确定TensorFlow是在GPU还是CPU上运行，并在合适的地方使用tf.device()上下文管理器。以下是一个示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Model, layers

class CustomModel(Model):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.dense = layers.Dense(10, activation='relu')

    def call(self, inputs):
        return self.dense(inputs)

model = CustomModel()

if tf.test.gpu_device_name():  # 检查GPU是否可用
    print('GPU可用')
    device_name = tf.test.gpu_device_name()
else:
    print('GPU不可用')
    device_name = '/cpu:0'

print('设备名称: {}'.format(device_name))

# 在指定设备上运行代码
with tf.device(device_name):
    # 编译模型
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

    # 训练模型
    model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

在上述示例中，首先检查是否存在可用的GPU设备，并选择在GPU上运行还是在CPU上运行。然后，根据选择的设备名称，编译和训练模型时使用tf.device()上下文管理器。这样可以确保模型在正确的设备上运行。