AMD的CPU在深度学习方面是否有可行性一直是一个争议性的话题。虽然一些人认为AMD的CPU在深度学习方面相对于英特尔CPU性能不佳，但是有一些基于AMD CPU的解决方案也被开发出来。

在传统的深度学习框架中，如Tensorflow，pyTorch等，使用GPU进行神经网络训练以加快计算速度可能是更为常见的选择。但是，CPU有它特定的优点和用途，例如低功耗、高性能/核心、更易于内存访问等。此外，AMD有许多CPU型号可供使用，包括Ryzen 7 5800X，EPYC等，可以进行测试和性能比较。

以下是在AMD CPU上运行深度学习的示例代码：

首先，需要安装一些必要的库，以便在Python中使用AMD CPU：

pip install tensorflow
pip install numpy

然后，可以使用以下代码加载MNIST数据集，创建一个具有两个隐藏层的人工神经网络，并使用AMD CPU对其进行训练：

import numpy as np
import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape((60000, 28 * 28)).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape((10000, 28 * 28)).astype('float32') / 255

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

with tf.device('/CPU:0'):
    history = model.fit(x_train, y_train, epochs=3, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))

在代码中，使用了tf.device函数将训练过程中的张量分配给CPU。在训练中，可以减少每个批次的大小以降低CPU的负载。当然，这样可能会