AMD的GPU可以深度学习

深度学习作为一种新兴的技术，已经广泛应用于各个领域，如图像处理、语音识别、自然语言处理等。而GPU被广泛应用于深度学习的计算加速。那么，人们常常好奇的问题是：AMD的GPU是否也可以用于深度学习，是否能够和NVIDIA的GPU一样强大呢？

答案是肯定的。虽然NVIDIA的GPU在深度学习领域拥有较大的优势，但AMD的GPU同样具有一些优势可以用于深度学习。

首先，AMD的GPU在计算能力上并不弱于NVIDIA的GPU。AMD Radeon Vega GPU系列被广泛应用于深度学习方向，支持FP16、FP32和FP64等多种精度计算。其中，FP16能够以半精度计算方式提高GPU的吞吐量，而FP32和FP64则可以用于保证计算精度。

其次，AMD的GPU在深度学习API的支持上也不落后于NVIDIA。AMD在其深度学习框架MIOpen中提供了API支持，其中包括深度卷积神经网络、深度递归网络等。此外，AMD还提供了ROCm平台，这是AMD针对深度学习开发的开放平台，支持多种深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe2和CNTK等。

最后，我们来看一个AMD GPU的深度学习计算示例。下面是一个使用AMD GPU在Python中训练MNIST手写数字识别模型的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.set_random_seed(1)
np.random.seed(1)

# Hyper Parameters
BATCH_SIZE = 50
LR = 0.001
N_TEST_IMG = 5

# Mnist digits
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('./mnist', one_hot=True)     # they has been normalized to range (0,1)

# tf placeholder
tf_x =