amd显卡怎么看支持pytorch

要确定AMD显卡是否支持PyTorch，可以通过以下几个步骤进行确认：

1. 首先，查看AMD官方网站上PyTorch的支持信息。AMD通常会提供关于其显卡支持的详细信息，包括与PyTorch的兼容性。在官方网站上可以找到相关的技术文档或常见问题解答（FAQ），以了解PyTorch与AMD显卡的兼容性情况。

2. 其次，检查PyTorch官方网站上的支持文档。PyTorch通常会提供关于硬件要求和兼容性的信息，包括支持的显卡品牌和型号。在官方网站上，你可以找到一份PyTorch支持的显卡清单，以确定你的AMD显卡是否在其中。

3. 此外，可以查看社区论坛和开发者社区的讨论。有可能其他使用AMD显卡的开发者已经在论坛上分享了他们的经验和成功案例，可以通过搜索相关主题或在论坛上提问，以获取更多有关AMD显卡支持PyTorch的信息。

综上所述，要确定AMD显卡是否支持PyTorch，需要查看AMD官方网站、PyTorch官方网站以及相关的社区论坛和开发者社区，以获取准确的信息。

相关问题

AMD显卡怎么安装pytorch

### 安装 PyTorch 于 AMD GPU

对于希望在配备 AMD 显卡的设备上运行 PyTorch 的开发者而言，目前官方并不直接提供针对 ROCm（Radeon Open Compute）平台之外的支持。这意味着标准 CUDA 版本不适用于 AMD 设备。然而，自 PyTorch 1.5 开始引入了对 ROCm 的支持[^1]。

为了使 PyTorch 能够利用 AMD GPU 加速计算，应当采用专门编译过的、基于 ROCm 架构优化后的 PyTorch 发行版。具体操作流程如下：

#### 方法一：通过 Conda 渠道安装
如果使用 Anaconda 或 Miniconda 环境管理工具，则可以通过以下命令来设置适合 AMD 平台的工作环境：

# 创建并激活新的 conda 环境
conda create -n rocm_env python=3.8
conda activate rocm_env

# 添加 rocM channel 到 condA channels 中
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set channel_priority strict

# 安装兼容 ROCm 的 PyTorch 及其依赖项
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-rocm -c pytorch

#### 方法二：借助 pip 工具手动下载 Whl 文件
当网络条件不佳或者偏好更灵活控制软件版本时，可以从官方网站获取预构建好的 wheel 包来进行本地化部署：
访问 [PyTorch Official Site](https://pytorch.org/get-started/locally/) ，按照页面提示选择合适的操作系统以及 Python 解释器版本后点击 "Download" 获取链接地址；随后执行类似下面这样的指令完成安装过程：

pip install torch-<version>-cp38-cp38-linux_x86_64.whl # 替换为实际下载得到的具体文件名
pip install torchvision-<version>+rocm-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

需要注意的是，在此之前还需确保已经正确设置了 ROCm 运行时环境，并且确认所选硬件满足最低规格要求。更多关于 ROCm 的详情可参阅官方文档获得指导[^2]。

amd集成显卡安装pytorch

要在AMD集成显卡上安装PyTorch，您可以使用ROCm计算库来支持深度学习框架。首先，确保您的系统是Ubuntu 18.04或更高版本，并且您拥有AMD Radeon VII显卡。然后，您可以按照以下步骤进行安装：

1. 首先，您可以从PyTorch官方网站下载适用于ROCm的安装包（whl文件）。该安装包包含了PyTorch的配置手册和ROCM的分版本安装方法。

2. 目前，只能通过pip命令来安装ROCm版的PyTorch。您可以使用以下命令来安装最新版本的PyTorch：pip install torch -f https://download.pytorch.org/whl/rocm4.0.1/torch_stable.html。

此外，有一篇关于在AMD显卡上安装Caffe的排雷贴，但由于Caffe已经被并入PyTorch，并且Caffe较为古老且不常用，不建议在AMD显卡上使用Caffe。

总结来说，您可以通过安装ROCm计算库和使用适用于ROCm的PyTorch安装包来在AMD集成显卡上安装PyTorch。这样，您就可以使用自己的AMD显卡来运行深度学习任务了。