1. 检查是否安装了 GPU 版本的框架

TensorFlow

import tensorflow_x as tf

print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))  # 输出 GPU 信息

• 若返回空列表：
  • 安装 GPU 版本：pip install tensorflow-gpu（旧版本）或 pip install tensorflow[and-cuda]（新版本）。
  • 确认 CUDA/cuDNN 版本与 TensorFlow 版本匹配（官方文档）。

PyTorch

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 输出 True 表示 GPU 可用

若返回 False：
安装支持 GPU 的 PyTorch（从官网选择对应 CUDA 版本的安装命令）。
示例：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

查看CUDA版本

nvidia-smi