AMD顯示卡安裝Pytorch

昨天看到新聞報道，

pytorch 1.8來了！正式支援amd gpu，煉丹不必nvidia

rocm是amd公司推出對標英偉達cuda的計算庫，這也就意味著amd顯示卡在深度學習領域的生態更近一步，使用amd顯示卡的小夥伴也可以用自己顯示卡跑深度學習了。

由於我的電腦一直是amd顯示卡，所以前幾年對rocm一直有關注。之前rocm對使用者很不友好，尤其是對pytorch，基本只能用docker才能跑的通。之前我也在amd上安裝過caffe，排雷貼在這裡：

amd顯示卡安裝caffe|深度學習|ubuntu

但是caffe太古老了，我周圍沒看到有人在用，況且caffe2已經被併入pytorch,所以不建議去用這個東西。

今天一早就起來嘗試以下在自己電腦上安裝以下rocm的pytorch 1.8，給大家排排雷。

安裝環境

寫這篇文章的時候rocm對於ubuntu目前只支援5.4的核心（uname -a 命令檢視自己的核心版本）

如果發現自己不是這個核心，需要安裝以下，並且切換成5.4，並且要把舊的核心刪掉才能安裝成功。

如果不是5.4，看我這篇文章換一下核心。

lubuntu更換核心

step1:更新庫和重啟

sudo apt update

sudo apt dist-upgrade
sudo apt install libnuma-dev
sudo
reboot

wget -q -o -  |

sudo apt-key add -
echo
'deb [arch=amd64] xenial main'
|sudo
tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list

sudo apt update

sudo apt install rocm-dkms 
sudo
reboot

第三步安裝rocm-dkms非常滿，只有幾十k，我下了乙個晚上結果還有錯誤資料。

解決方法就是終端帶**，前提是你有梯子並且知道http或者socks**埠

我上面這個命令就可以直接飆到本地網速。

兩個命令都沒有報錯，就成功了。

sudo /opt/rocm/bin/rocminfo

sudo /opt/rocm/opencl/bin/clinfo

pip install torch -f

在pip命令最後，加（這裡的x是自己的**位址）

--proxy=

[2] rocm官方文件

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