pytorch rocm mac

PyTorch是一个非常流行的深度学习库，它支持在不同平台上进行模型训练和推理。ROCM是AMD开发的一种针对深度学习的计算平台，它提供了针对AMD GPU的优化工具和库。而Mac是苹果公司推出的电脑产品线。

关于PyTorch在ROCM上的支持情况，目前官方并没有提供ROCM的正式支持。官方只支持在NVIDIA GPU上使用CUDA进行加速。但是，社区中还有一些独立开发者和团队为ROCM开发了一些非官方版本的PyTorch。这些版本可以在AMD GPU上使用，但可能不如官方版本稳定和完善。

关于Mac上的PyTorch支持情况，官方提供了针对MacOS的PyTorch安装包。这意味着你可以在Mac上使用PyTorch进行深度学习任务，而无需额外的配置。然而，需要注意的是，大部分Mac电脑的显卡是Intel集成显卡，对于深度学习任务而言，性能相对较弱。因此，如果你想在Mac上进行深度学习模型的训练和推理，建议选择外接的NVIDIA GPU来获得更高的性能。

总结起来，PyTorch并不正式支持ROCM，但有非官方版本可供使用。对于Mac用户，可以直接在MacOS上安装官方版本的PyTorch，但建议使用外接的NVIDIA GPU来提升深度学习任务的性能。

相关问题

pytorch ROCm

PyTorch是一个广泛使用的机器学习框架，而ROCm是AMD开发的一套用于GPU计算的开源软件平台。将PyTorch与ROCm结合使用可以在AMD的GPU上进行高效的深度学习任务。

要在ROCm平台上使用PyTorch，首先需要安装相应的软件包。根据引用，可以通过以下命令安装PyTorch的ROCm版本：

pip install http://install.aieater.com/libs/pytorch/rocm3.3/gfx906/torch-1.6.0a0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torchvision

这将安装PyTorch及其相关的库和工具。请确保你的系统满足安装要求，并且按照引用中提供的链接下载正确的软件包。

安装完成后，你可以按照引用中的指示从GitHub上克隆PyTorch的代码库，并进行进一步的配置和使用。

总结来说，要在ROCm平台上使用PyTorch，你需要按照引用中提供的链接安装ROCm版的PyTorch，并根据引用中的指示进行配置和使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [不再只有Nvidia | AMD ROCm也可以玩转PyTorch工具](https://blog.csdn.net/gzq0723/article/details/115274530)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [AMD 显卡编译 pytorch 指南 ROCM + pytorch](https://blog.csdn.net/znsoft/article/details/109143399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pytorch ROCm教程

要使用pytorch ROCm，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要安装pytorch ROCm的whl文件。您可以通过使用pip命令来安装，具体命令如下：
pip install http://install.aieater.com/libs/pytorch/rocm3.3/gfx906/torch-1.6.0a0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torchvision [1。

2. 另外，您也可以通过克隆pytorch的git仓库来获取源代码，并进行编译安装。您可以使用以下命令进行克隆和切换目录：
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch [2。

3. 如果您想获取pytorch的源代码进行自定义编译，您可以使用wget命令下载pytorch的源代码压缩包，具体命令如下：
wget http://install.aieater.com/libs/pytorch/sources/pytorch1.6.0.tar.gz [3。

请注意，以上命令中的链接和文件名可能会根据您所需的特定版本和操作系统而有所不同。因此，您可以根据您的需求进行相应的调整。

希望这些信息对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [AMD 显卡编译 pytorch 指南 ROCM + pytorch](https://blog.csdn.net/znsoft/article/details/109143399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]