PyTorch编译集成显卡行不行

PyTorch是一种流行的深度学习框架，它支持CPU和GPU加速。如果您想在GPU上加速PyTorch模型的训练，那么您需要确保您的计算机有一个支持CUDA的NVIDIA GPU，并且已经安装了CUDA驱动程序和适当版本的CuDNN库。然后，您可以通过在PyTorch中使用torch.cuda模块来启用GPU加速。

关于PyTorch的编译集成，我不太清楚您指的是什么，如果您是指在编译PyTorch源代码时集成GPU支持，那么您需要确保在编译过程中选择了正确的CUDA版本，并且已经安装了相应的CUDA工具包和CuDNN库。具体的编译指南可以在PyTorch官方文档中找到。

相关问题

pytorch在AMD 显卡安装

PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习和计算机视觉项目。虽然 PyTorch 主要针对 NVIDIA 的 CUDA 计算平台进行优化，但你也可以在不支持 CUDA 的设备上安装和运行 PyTorch。对于 AMD 显卡，你需要使用基于 CPU 或者其他支持的计算后端来运行 PyTorch。

如果要安装 PyTorch，可以按照以下步骤进行：

1. 访问 PyTorch 官网的安装页面（https://pytorch.org/），选择适合你的平台（例如 Linux、MacOS、Windows）。

2. 在安装选项中，选择预编译的轮子文件（wheel）或者构建 PyTorch 从源代码。

3. 对于 AMD 显卡，由于它不支持 CUDA，你需要选择 CPU 作为计算后端。在选择计算后端时，确保勾选了“CPU”。

4. 之后，你会得到一个类似于下面的命令，用于安装 PyTorch（以命令行的方式）：

   pip install torch===1.7.1+cpu torchvision===0.8.2+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请注意，版本号（如1.7.1和0.8.2）可能会随着 PyTorch 版本的更新而变化，你应该使用上述网站上的最新版本号。

5. 运行该命令，等待安装完成。

由于 PyTorch 不直接支持 AMD GPU，如果需要进行 GPU 加速计算，你可以考虑使用 ROCm 平台，这是一个开源的软件平台，为 AMD GPU 提供类似于 CUDA 的功能。但是，ROCm 和 PyTorch 的集成可能会更加复杂，并且不是所有的 PyTorch 特性都保证能够在 AMD GPU 上运行。

集成显卡运行程序时报错 raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA en

这个错误是由于在使用集成显卡运行程序时，程序需要使用CUDA加速，但是当前安装的PyTorch没有编译CUDA。您需要重新安装PyTorch并确保它被编译了CUDA。

以下是在Windows系统上安装PyTorch的命令：

pip install torch===1.7.1 torchvision===0.8.2 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

请注意，此命令安装的是PyTorch 1.7.1，如果您需要其他版本，请查看PyTorch官方网站上的支持矩阵。