AMD支持深度学习，但在过去，由于缺乏适当的工具和支持，它在支持深度学习方面不及其竞争对手。但是，随着技术的不断发展和AMD在增强GPU、推出针对深度学习的软件工具等方面的努力，现在对AMD支持深度学习的需求越来越高。

一些显著的AMD GPU，如Radeon Instinct MI60和MI50，也已经投入了深度学习的应用中。这些GPU支持深度学习框架，如TensorFlow，PyTorch和CNTK，因此，开发人员可以使用这些框架在AMD GPU上训练和运行深度学习模型。

此外，AMD还推出了针对深度学习和人工智能的Radeon ROCm平台。这个开源平台提供了针对AMD GPU的深度学习框架支持和优化，而且还提供了低层次的GPU编程接口；因此，它可以轻松地与各种深度学习框架进行集成。

下面是使用PyTorch在AMD Radeon RX 560 GPU上训练基于MNIST数据集的神经网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# GPU设备处理
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# MNIST数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
                                transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                      download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                     download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2