安装Pytorch 电脑是amd的gpt和cpu

安装 PyTorch 在 AMD 的 CPU 上通常比 GPU 稍微复杂一些，因为有些版本的 PyTorch 可能默认优先支持 NVIDIA GPU。以下是安装步骤：

1. **检查系统兼容性**:
首先，确保你的操作系统是 Windows、macOS 或 Linux，并确认你的 CPU 支持 Python 和 CUDA（如果你计划利用 GPU 加速）。AMD CPU 并不直接支持 CUDA，但你可以选择安装 ROCm（ROCm Open Computing Platform），它提供了一个类似 CUDA 的环境。

2. **安装Python**:
如果还没有安装 Python，去官网下载并安装最新稳定版的 Python（推荐 3.7+）。

3. **获取PyTorch**:
使用 `pip` 或者 Anaconda 来安装，因为它们已经包含了对CPU版本的自动处理：

   pip install torch torchvision cpuonly=True  # 对于标准pip
   conda install pytorch torchvision -c pytorch -c defaults  # 对于Anaconda

`cpuonly=True` 或 `-c pytorch` 表明只安装 CPU 版本，避免GPU相关的依赖。

4. **安装CUDA替代品** (如果需要):
如果你想利用 PyTorch 的 CuDNN 支持加速某些任务，虽然AMD不支持CUDA，可以尝试 ROCm 和 MIOpen（AMD 的深度学习库）。安装步骤取决于你选择的资源：

- [ROCm](https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCM) 和 [MIOpen](https://github.com/RadeonOpenCompute/MIOpen)
- 根据官方文档安装对应版本的 MIOpen，并配置好环境变量。

5. **验证安装**:
安装完成后，运行 `python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"` 来确认是否正确加载了 PyTorch 的 CPU 版本。