我有一个使用tensorflow GPU的python文件。当我使用python MyFile.py从控制台运行文件时，它将使用GPU。
但是，当我使用exe将其转换为pyinstaller时，它将成功转换并运行，但是当我运行exe时，它不再使用GPU。这发生在未用于开发MyFile.py的系统上。在开发中使用的同一系统上进行检查，它仅使用40％至50％的GPU，如果我运行python脚本，则为90％。
我的应用程序甚至有一个使用tkinter制作的小UI。
尽管应用程序在 CPU 上运行良好，但运行速度非常慢。 （我没有在pyinstaller中使用--one-file标志。）尽管具有 GPU ，但应用程序未使用它。
我的问题是：
如何克服此问题？我是否需要在目标计算机中安装任何CUDA或CuDnn工具包？
（一旦解决了主要问题），如果CuDnn和CUDA版本相同，是否可以在开发环境中使用1050ti，在目标计算机中使用2080ti？
Tensorflow版本：1.14.0（我知道那里有2.x，但这对我来说很好用。）
GPU：GeForce GTX 1050 ti（正在开发和部署中。）
CUDA工具包：10.0
CuDnn：CUDA 10.0的v7.6.2
pyinstaller版本：3.5
Python版本：3.6.5