安装pytorch不带cudnn

安装 PyTorch 没有 CUDA 支持（即不包含 cuDNN）通常是指只安装 CPU 版本的 PyTorch，而不涉及 GPU 加速。如果你的系统上没有可用的 NVIDIA 显卡或者不需要使用深度学习加速，可以这样做：

1. **选择CPU版本**：访问PyTorch的官方网站 (<https://pytorch.org>)，在下载页面选择适合你的操作系统（如Windows、macOS或Linux）的CPU版本下载安装包。

2. **安装命令行工具**：如果是通过命令行安装，可以在终端或命令提示符下输入`pip install torch torchvision torchaudio cpuonly=True`。这里的`cpuonly=True`参数就是指明仅安装CPU支持。

3. **确认安装**：安装完成后，你可以运行`import torch`来验证是否成功安装了CPU版本的PyTorch，而不会加载任何GPU相关的库。

注意：如果未来需要使用GPU功能，你需要单独安装对应GPU版本的PyTorch，并确保环境设置正确。

相关问题

安装pytorch前要安装cudnn吗

在安装PyTorch之前，是否需要安装CuDNN主要取决于你的计算需求以及你是否使用NVIDIA的GPU。

CuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络库，它是专门为NVIDIA的GPU加速计算设计的。如果你的计算环境具备支持CUDA的NVIDIA GPU，并且你希望利用这些GPU进行深度学习计算，那么安装CuDNN是推荐的。CuDNN为深度学习框架提供了高度优化的底层实现，这可以显著提高GPU上的计算性能。

PyTorch支持使用CUDA来加速GPU计算。如果你的系统中没有安装CUDA或者你没有NVIDIA GPU，那么你可以安装不带CUDA支持的PyTorch版本。但如果你想要最大化利用你的NVIDIA GPU进行深度学习训练和推理，那么最好同时安装CUDA和CuDNN。

在安装PyTorch时，你可以通过PyTorch的官方网站或者conda等包管理器，选择与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。当你安装了与你的CUDA版本相匹配的PyTorch后，如果需要进一步加速计算，可以安装对应的CuDNN库。

总结来说，如果你使用的是NVIDIA的GPU，并且希望进行深度学习计算，那么安装CuDNN是有益的。但如果你没有GPU或者不打算利用GPU进行深度学习，那么不安装CuDNN也是可以的。

cuda没有cudnn无法安装pytorch吗

是的，PyTorch 在安装时通常需要 CUDA 和 cuDNN 的支持。cuDNN 是一个针对深度学习任务进行优化的 CUDA 加速库。如果你的系统中没有安装 cuDNN，可能会导致无法安装 PyTorch。

要安装带有 CUDA 支持但不需要 cuDNN 的 PyTorch 版本，你可以尝试使用以下命令：

pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这个命令将安装 PyTorch 1.7.0 版本，使用 CUDA 10.2 支持。但请注意，某些功能和性能可能受到限制，因为缺少了 cuDNN 的加速。

如果你希望使用完整的 PyTorch 功能并获得最佳性能，建议安装 cuDNN，并确保其版本与 CUDA 和 PyTorch 版本兼容。你可以从 NVIDIA 的开发者网站下载 cuDNN，并根据其官方文档进行安装配置。