AMD显卡如何跑PyTorch

PyTorch是一种非常流行的深度学习框架，它支持在各种硬件平台（如CPU、GPU）上运行。然而，由于历史原因，PyTorch仍然在AMD显卡上的支持存在一些限制。在这篇文章中，我们将讨论如何在AMD显卡上成功运行PyTorch，包括需要的软件和硬件环境以及在AMD显卡上训练模型的技巧和技术。

环境准备

首先，我们需要在我们的计算机上安装与AMD显卡相关的软件和库。以下是我们需要的软件清单：

1. AMD显卡驱动程序

AMD显卡驱动程序是在Windows或Linux上使用AMD显卡的必要条件。如果你已经安装了AMD显卡，你应该能够通过AMD官网下载和安装驱动程序。

2. ROCm（Radeon Open Compute）

ROCm 是一个面向 AMD 显卡的开源平台，支持多个深度学习框架，包括 TensorFlow，PyTorch 和 MXNet。

我们可以按照ROCm官网提供的教程来安装ROCm。需要注意的是，在某些Linux发行版上，可能需要对驱动程序进行特殊的安装或操作。此外，ROCm版本和GPU驱动程序版本之间存在一些限制，请确保ROCm支持您的GPU驱动。

3. PyTorch

我们需要安装PyTorch，以便在AMD显卡上运行深度学习模型。安装PyTorch的方法与在其他平台上安装相同。如有需要，请查看PyTorch的官方文档。

4. 可选：AMD MIOpen

AMD MIOpen是一个用于深度学习的库，基于OpenCL和ROCm，并据此提供了一些高效的深度学习函数。虽然PyTorch默认使用cuDNN作为后端，但如果您想在AMD显卡上获得最佳性能，可以考虑安装AMD MIOpen并将其用作PyTorch的后端。

运行PyT