为何未安装CUDA时PyTorch可在GPU运行？TensorFlow却无法识别GPU

PyTorch能正常调用GPU的原因 #

• 你用pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117安装的是自带CUDA Runtime的PyTorch版本。现在PyTorch官方提供的CUDA专属whl包，已经把GPU计算必需的核心CUDA运行库整合到了安装包里，完全不需要你在系统层面单独安装完整的CUDA Toolkit。
• 只要你的显卡支持cu117版本的CUDA，PyTorch就能直接调用GPU资源，所以测试时能识别GPU并获得明显的速度提升。

TensorFlow无法识别GPU的原因 #

• TensorFlow的GPU支持逻辑和PyTorch不一样，它必须依赖系统层面安装的完整CUDA Toolkit和cuDNN库，不会把这些底层组件打包进自身的pip安装包。
• 你没在系统里装对应版本的CUDA Toolkit和cuDNN，TensorFlow找不到必要的GPU计算依赖，自然就会报错无法识别GPU。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tanner Phillips