我在cnn工作，我注意到在培训阶段，它100%使用cpu而不是gpu（我有一个gtx 1660ti）。

tensorflow不认识我的1660ti

我试着按照tensorflow网站上的指南来做。

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

输出

Num GPUs Available:  0

我试图读取tensorflow识别的所有设备

tf.config.list_physical_devices()

输出

[ PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU') ]

关于这个主题我读了些什么

在互联网上搜索，我发现也许我必须安装nvidia cuda工具包。我从这里开始做，但没有解决它。
我发现nvidia cuda并非总是在所有GPU上启用：source。我发现有点奇怪，为什么英伟达要切断一部分客户使用cuda？

附加信息

my requirements.txt（如果软件版本有助于解决我的问题）：

matplotlib==3.4.2
keras==2.4.3
tensorflow-gpu==2.5.0
seaborn==0.11.1

我正在jupyter笔记本中运行python代码（通过pip安装）

我的问题

有一种方法可以将我的gpu用于cuda（或者至少使用tensorflow，如本例所示）？