cuda卸载了再安装的话pytorch还能用吗

是的，如果你卸载了CUDA并重新安装了它，PyTorch仍然可以使用。Torch支持多个CUDA版本，并且在重新安装CUDA后，你可以通过重新配置PyTorch以使用新安装的版本。你需要确保重新安装的CUDA版本与你的PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch官方文档中找到有关如何配置PyTorch以使用不同CUDA版本的详细信息。

相关问题

如何卸载依赖包安装的pytorch-cuda

如果你是用pip安装的pytorch-cuda，可以通过以下步骤卸载：

1. 打开终端或命令行窗口
2. 运行命令 `pip uninstall torch torchvision` 卸载pytorch和torchvision
3. 运行命令 `pip uninstall torch-cuda` 卸载pytorch-cuda

如果你是用conda安装的pytorch-cuda，可以通过以下步骤卸载：

1. 打开Anaconda Prompt或终端
2. 运行命令 `conda uninstall pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>` 卸载pytorch、torchvision、torchaudio和对应的cudatoolkit

请注意，`<your_cuda_version>`应该替换为你已安装的cuda版本。例如，如果你的cuda版本是11.1，那么应该使用命令`conda uninstall pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1`。

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。