如果你的电脑没有安装CUDA和cuDNN，则无法使用基于GPU加速的功能。在这种情况下，你可以尝试使用基于CPU的版本运行代码。以下是一些可能的解决方案：

1. 移除对GPU的依赖：在代码中查找并移除与GPU相关的代码或库的引用。这包括移除导入CUDA和cuDNN的语句，以及任何使用GPU加速的特定操作。

2. 修改配置：某些深度学习框架（如TensorFlow）提供了配置选项，允许你在没有GPU的情况下运行代码。你可以尝试修改相关配置，以指示框架在CPU上执行操作。

3. 安装适用于CPU的版本：一些深度学习框架提供了适用于CPU的版本，这些版本不需要CUDA和cuDNN。你可以尝试安装适用于CPU的版本，并使用这些版本运行你的代码。

需要注意的是，由于没有GPU加速，使用CPU可能会导致训练和推理速度较慢，特别是对于大型模型和数据集。如果你希望充分利用深度学习的性能优势，考虑在具有CUDA和cuDNN支持的环境中运行代码。