PyTorch AMD|极客笔记

PyTorch AMD

介绍

PyTorch 是由Facebook开发的一个开源深度学习框架，它提供了一个灵活而高效的机制来构建神经网络，并且支持动态计算图。而AMD是一家知名的半导体公司，其处理器产品也被广泛应用于机器学习和深度学习任务。在本文中，我们将介绍如何在AMD处理器上使用PyTorch进行深度学习任务。

安装PyTorch支持AMD

首先，我们需要安装PyTorch的AMD版本。目前，PyTorch官方提供了一个针对AMD GPU的ROCm版本，我们可以通过以下步骤来安装：

首先，确保你的AMD GPU支持ROCm。你可以在AMD的官方网站上查找支持ROCm的GPU型号。一般来说，RX系列的显卡都支持ROCm。
安装ROCm：可以参考ROCm官方文档来安装ROCm。
安装PyTorch AMD版本：

pip install torch-rocm

示例代码

接下来，我们来看一个简单的示例代码，展示如何在AMD GPU上使用PyTorch进行张量运算：

import torch

# 创建一个大小为(2, 3)的随机张量
x = torch.rand(2, 3)
print(x)

运行以上代码，输出如下：

tensor([[0.5315, 0.6606, 0.9725],
        [0.5124, 0.5050, 0.8371]])

在AMD GPU上训练神经网络

除了进行张量运算，我们也可以在AMD GPU上训练神经网络。以下是一个简单的神经网络训练示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(784, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建一个神经网络实例
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001)

# 准备训练数据
inputs = torch.rand(10, 784)
labels = torch.randint(0, 10, (10,))

# 在AMD GPU上训练神经网络
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

print("Training finished!")