没有独显无法安装cuda和cudnn

您好！对于没有独立显卡的系统，您是无法安装 CUDA 和 CuDNN 的。CUDA 是 NVIDIA 开发的用于进行 GPU 加速计算的平台，而 CuDNN 是 NVIDIA 提供的用于深度学习加速的库。这两者都需要 NVIDIA 的独立显卡来进行加速计算。

如果您的系统没有独立显卡，您可以考虑使用 CPU 版本的深度学习框架，例如 TensorFlow 的 CPU 版本或者 PyTorch 的 CPU 版本。这些框架可以在没有 GPU 的情况下运行，但是会比 GPU 版本的速度较慢。

希望能对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。

相关问题

ubuntu cuda和cudnn安装

### 安装准备

为了确保顺利安装CUDA和cuDNN，在Ubuntu上需先确认系统的兼容性和现有软件包的状态。这包括检查操作系统版本、显卡信息及其驱动状态。

对于操作系统的检测，可以利用命令`uname -m && cat /etc/*release*`来获取架构详情与发行版信息[^4]。而针对显卡的信息收集，则推荐使用`lspci | grep -i nvidia`以识别NVIDIA GPU的存在，并通过`nvidia-smi`进一步了解当前激活的驱动程序版本及性能概况[^1]。

### 驱动安装

在着手于CUDA之前，保证有适当版本的NVIDIA驱动被正确部署至关重要。通常建议采用官方源中的稳定版或是直接从制造商处下载适用于特定硬件的新近发布版本。执行如下指令序列可实现这一点：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
ubuntu-driver autoinstall

上述过程会自动挑选并应用最适合本地设备状况的选择之一[^3]。

### CUDA Toolkit 的安装

当基础环境搭建完毕之后，便能转向核心组件——即CUDA工具集本身的引入工作上来。依据个人需求选取相匹配的主要分支（比如11.x系列），接着遵循下面给出的操作流程来进行实际部署：

#### 方法一：借助APT仓库简化流程

这种方法适合追求便捷性的用户群体。只需依次运行下列语句即可达成目标：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

#### 方法二：手动处理.run 文件

如果偏好更精细控制或遇到某些特殊情况时，可以从官方网站获取独立的`.run`脚本形式分发包。不过在此之前务必停用任何现存的图形界面服务以免引起冲突；另外记得按照提示逐步完成交互式向导直至结束。

无论采取哪种途径，最终都应重启计算机使更改生效，并可通过`nvcc --version`检验是否达到预期效果[^2]。

### cuDNN 库集成

有了稳固的基础平台支持后，下一步就是增添专门面向深度神经网络优化过的数学运算库——cuDNN了。鉴于其紧密依赖于先前建立起来的CUDA框架之上，因此务必要严格对照两者之间的协同关系表单做出恰当选择。

假设已经取得了对应压缩包，那么继续参照下述指导方针推进剩余环节：

tar xvzf cudnn-linux-x86_64-*.*.*_*.*
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

至此，整个设置链条宣告完工。此时不妨尝试编译一段简单的测试案例加以验证，例如MNIST手写数字分类器训练作业等，从而直观感受GPU带来的效率提升优势。

cuda与cudnn安装

### Windows 系统上的 CUDA 和 cuDNN 安装

对于 Windows 用户来说，安装 CUDA 和 cuDNN 的过程相对较为直观。首先需要确保已经更新了显卡驱动程序[^1]。

#### 显卡驱动
为了使 GPU 能够正常工作并支持 CUDA 功能，必须先安装最新的 NVIDIA 显卡驱动程序。这一步骤至关重要，因为不兼容或过期的驱动可能会导致后续操作失败。

#### Miniconda 配置
接着推荐通过 Miniconda 来管理 Python 环境以及简化 PyTorch 及其依赖项（包括 CUDA 工具包）的安装流程。Miniconda 提供了一个轻量级的方式来创建独立的工作空间，在其中可以轻松地切换不同版本的库而不会影响其他项目。

##### 创建新的 Conda 环境

conda create --name pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env

#### 安装 CUDA 和 cuDNN
当准备就绪之后，可以通过 conda 命令来获取预编译好的 CUDA 和 cuDNN 版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

这条命令会自动处理好所有必要的组件，并将其集成到当前激活的环境中去。

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### Linux 系统上的 CUDA 和 cuDNN 安装

相比之下，Linux 上的操作则更加注重细节控制和手动调整。整个过程大致分为以下几个部分：

#### 准备阶段
同样要确认已安装适合目标硬件架构的新版图形处理器驱动软件；随后访问官方资源页面下载对应发行版所需的 .run 文件形式发布的 CUDA Toolkit 安装镜像[^2]。

#### 执行安装脚本
以管理员权限运行刚才获得的二进制文件完成基础框架部署：

sudo sh cuda_<version>_linux.run

这里需要注意的是，在执行过程中可能被询问关于是否接受协议条款等问题，请按照提示做出适当回应即可继续前进。

#### 设置环境变量
为了让系统能够识别刚安裝完毕的服务端口位置及相关路径信息，需编辑 `~/.bashrc` 或者 `/etc/profile.d/` 下的相关配置文档加入如下几行定义语句：

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

最后记得让更改生效：

source ~/.bashrc

#### CuDNN 库添加
从官方网站取得适用于所选 CUDA 版本号的目标压缩包解压后，利用超级用户身份将内含头文件及共享对象拷贝至相应目录下：

sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

以上步骤完成后重启计算机使得全部改动正式启用[^3]。