AMD显卡常用的深度学习框架是TensorFlow和PyTorch，它们都需要对应的CUDA版本来支持GPU加速。本文将介绍如何确定AMD显卡需要的CUDA版本，并提供代码示例。

1. 确认显卡型号

首先需要确认你的AMD显卡型号，可以在设备管理器中查看或者使用GPU-Z软件查看。

2. 查找CUDA版本支持列表

在确定显卡型号后，需要查找相应的CUDA版本支持列表。NVIDIA官网提供了一个CUDA版本支持列表，但是不包括AMD显卡支持的版本。

但是根据官方文档，TensorFlow需要CUDA 10.1或更高版本才能支持AMD显卡，而PyTorch需要CUDA 10.2或更高版本才能支持AMD显卡。

因此，AMD显卡需要的CUDA版本可以简单地归纳为CUDA 10.1及以上版本。

3. 安装对应的CUDA版本

确定了AMD显卡需要的CUDA版本后，需要安装相应的CUDA版本。可以从NVIDIA官网下载对应的CUDA版本安装包。

可以使用以下两个命令确认CUDA版本是否正确安装：

nvcc -V

import torch
print(torch.version.cuda)

第一个命令是用于查看系统中安装的CUDA版本，第二个命令是用于查看当前Python环境中使用的CUDA版本。

4. 示例代码

在确认了AMD显卡的CUDA版本后，可以使用以下示例代码测试显卡是否正常工作。

import tensorflow as tf
import torch

# TensorFlow测试代码
print("TensorFlow version:", tf.__version__)
tf.debugging.set_log_device_placement(True)

gpu = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print("Num GPUs Available:", len(gpu))
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu[0], True)

with tf.device('/GPU:0'):
    x = tf.random.normal([1000, 1000])
    y = tf.random.normal([1000, 1000])
    z = tf.matmul(x, y)
    print(z)
    
# PyTorch测试代码
print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("CUDA version:", torch.version.cuda)
print("CUDNN version:", torch.backends.cudnn.version())

device = torch.device("cuda" if torch