AMD深度学习主机是一款具有卓越性能的计算设备，用于深度学习、人工智能、图像和语音处理方面的计算。AMD深度学习主机采用AMD的处理器和显卡，配合高速内存和存储，可大大提高深度学习算法的训练和推理速度。

一、硬件配置

AMD深度学习主机的核心配置是AMD的Ryzen处理器和Radeon显卡。Ryzen处理器拥有8-16个CPU内核，可提供出色的多线程处理性能，而Radeon显卡则提供了强大的GPU计算能力。同时，该主机还拥有大容量的高速内存和存储，能够满足各种深度学习算法的计算和存储需求。

二、软件配置

AMD深度学习主机可支持各种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Caffe和Keras等。其中TensorFlow是目前应用最广泛的深度学习框架之一，它支持CPU和GPU计算，且具有良好的可扩展性和可移植性。

接下来，我们以TensorFlow为例，介绍一下如何配置AMD深度学习主机。

1. 安装TensorFlow

通过pip安装TensorFlow最新版本：

pip install tensorflow

2. 使用CPU计算

如果你的AMD深度学习主机没有安装GPU显卡或不想使用GPU计算，你可以使用CPU计算。在TensorFlow中，可以通过以下方式设置使用CPU：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

这段代码会将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为空值（"-1"），表示使用CPU计算。

3. 使用GPU计算

如果你的AMD深度学习主机已安装Radeon显卡，你可以使用GPU计算。在TensorFlow中，可以通过以下方式设置使用GPU：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  # 设置仅使用一个GPU
  tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')