如果Tensorflow是针对Cuda和CuDNN构建的，则仅使用GPU。默认情况下，两者都不会使用GPU，尤其是在Docker内部运行的情况下，除非您使用nvidia-
docker和具有此功能的映像。
Scikit-learn不打算用作深度学习框架，并且似乎不支持GPU计算。
为什么在scikit-learn中不支持深度学习或强化学习？
深度学习和强化学习都需要丰富的词汇来定义架构，而深度学习还需要GPU才能进行有效的计算。但是，这些都不符合scikit-
learn的设计约束。结果，深度学习和强化学习目前超出了scikit-learn力求实现的范围。
摘录自http://scikit-learn.org/stable/faq.html#why-is-there-no-support-for-deep-
or-reinforcement-learning-will-there-be-support-for-deep-
或在Scikit学习中加强学习
您将在scikit-learn中添加GPU支持吗？
不，或者至少在不久的将来不会。主要原因是GPU支持会引入许多软件依赖关系，并会引入特定于平台的问题。scikit-
learn旨在易于安装在各种平台上。在神经网络之外，GPU在当今的机器学习中并未发挥重要作用，通过谨慎选择算法，通常可以大大提高速度。
摘录自http://scikit-learn.org/stable/faq.html#will-you-add-gpu-
support
