AMD的卡能不能跑TensorFlow
AMD的显卡能否跑TensorFlow一直是一个备受关注的问题。事实上，对于TensorFlow的使用者来说，由于其天生的依赖于NVIDIA的CUDA架构，使得AMD用户不能体验到完美的TensorFlow性能。不过，AMD卡跑TensorFlow的情况也并不是没有解决方案，接下来我们来具体分析一下。
一、CUDA与TensorFlow
CUDA是NVIDIA公司推出的一种并行计算框架，它通过引入CUDA C语言来充分利用NVIDIA的GPU提供的高效率并行计算能力。而TensorFlow正是基于CUDA框架设计开发的，这是因为CUDA API提供了一种极其方便的方式来在GPU上进行矩阵运算。TensorFlow的所有计算都会通过CuDNN的调用来使用CUDNN API，这使得TensorFlow的计算效率更加出色，可扩展性更强。
因此，使用TensorFlow需要有NVIDIA显卡，若使用AMD的显卡，则需要通过其他方式支持。
二、AMD显卡跑TensorFlow的解决方案
- ROCm
AMD推出的ROCm（Radeon Open Compute Platform）平台是一个开放的硬件与软件生态系统，旨在加速GPU计算，并提供能够充分发挥AMD GPU强大性能的显卡驱动、工具和库。ROCm支持TensorFlow，用户可以通过使用ROCm中的MIOpen组件来高效运行TensorFlow。同时，由于ROCm采用了高级的静态编译技术，因此性能可比较NVIDIA的CUDA。
- PlaidML
PlaidML是一种可移植、开源的深度学习框架，它可以在多种硬件设备上运行，包括AMD和Intel GPU。PlaidML的前身是Keras的Theano后端，目前已经成为一个独立的框架。由于PlaidML可以运行在AMD显卡上，因此，用户可以通过PlaidML来在AMD机器上高效地运行深度学习模型。
三、具体实现
以下是一个通过PlaidML在