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。

相关问题

cuda cudatoolkit cudnn pytorch安装

安装 CUDA、cuDNN 和 PyTorch 需要按照一定的步骤进行，下面是一个基本的安装指南：

1. 安装 NVIDIA 显卡驱动：首先，确保你的计算机上有一块支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，并安装了相应的显卡驱动。你可以从 NVIDIA 官方网站下载适合你显卡型号和操作系统的最新驱动程序。

2. 安装 CUDA Toolkit：访问 NVIDIA 开发者网站，下载适合你的操作系统和显卡型号的 CUDA Toolkit。安装过程中，请

cuda cudatoolkit cudnn pytorch安装ubuntu

在 Ubuntu 上安装 CUDA、cuDNN 和 PyTorch，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN：
- 首先，确保你的系统满足 CUDA 和 cuDNN 的要求，包括支持的 GPU 和驱动版本。你可以在 NVIDIA 官方网站上查找相应的信息。
- 下载适合你系统的 CUDA Toolkit 安装包，并按照官方文档进行安装。这通常涉及运行安装程序并按照提示进行配置。
- 下载对应版本的 cuDNN 库，并按照官方文档将其解压到 CUDA Toolkit 的安装目录中。

2. 添加 CUDA 环境变量：
- 打开终端，并编辑 `.bashrc` 文件：`nano ~/.bashrc`
- 在文件末尾添加以下内容，根据你的 CUDA 安装路径进行相应修改：

     export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
     export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

- 保存并退出 `.bashrc` 文件，然后运行以下命令使环境变量生效：`source ~/.bashrc`

3. 安装 PyTorch：
- 打开终端，并使用 `pip` 命令安装 PyTorch：

     pip install torch torchvision

- 这将安装最新版本的 PyTorch 和 torchvision。

完成上述步骤后，你应该已经成功在 Ubuntu 上安装了 CUDA、cuDNN 和 PyTorch。你可以编写和运行使用 GPU 加速的深度学习代码了。希望这个解答对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。