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。

相关问题

安装pytorch后,cuda与cudnn会自动安装吗

安装PyTorch后，如果你已经安装了CUDA和cuDNN，PyTorch会自动使用已经安装好的CUDA和cuDNN。如果你还没有安装CUDA和cuDNN，PyTorch会提示你安装它们。

通常来说，如果你想在PyTorch中使用GPU加速，你需要先安装CUDA和cuDNN。以下是在Ubuntu上安装CUDA和cuDNN的一些基本步骤：

1. 安装NVIDIA驱动：在终端中运行以下命令来安装NVIDIA驱动程序：

   sudo apt-get install nvidia-driver-450

2. 下载CUDA：从NVIDIA官方网站下载适合你系统的CUDA版本。

3. 安装CUDA：在终端中进入下载目录，运行以下命令来安装CUDA：

   sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

在安装过程中，你需要按照提示进行操作，例如接受许可协议、选择安装路径、禁用Nouveau或者安装NVIDIA驱动等。

4. 下载cuDNN：从NVIDIA官方网站下载适合你系统的cuDNN版本。

5. 安装cuDNN：打开终端，进入下载目录，运行以下命令解压并安装cuDNN：

   tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.2.39.tgz
   sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

其中，`cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.2.39.tgz`是你下载的cuDNN文件名，会因版本不同而不同。

6. 验证安装：打开终端，运行以下命令验证CUDA和cuDNN是否成功安装：

   nvcc --version
   cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果你看到了CUDA和cuDNN的版本信息，说明安装成功。

请注意，以上步骤仅适用于Ubuntu系统。如果你使用的是其他系统，请查看相应的安装方法。

使用pytorch要安装cudnn吗

是的，如果你使用 NVIDIA GPU 进行深度学习训练，那么安装 cuDNN 是非常有必要的。cuDNN 是 NVIDIA 开发的一个针对深度神经网络的 GPU 加速库，可以极大地提高深度学习训练的速度。PyTorch 也支持使用 cuDNN 进行加速，因此安装 cuDNN 可以大大提升 PyTorch 在 GPU 上的性能。需要注意的是，要安装适用于你的 NVIDIA 显卡型号和 CUDA 版本的 cuDNN。