AMD GPU在PyTorch中的应用|极客笔记

AMD GPU在PyTorch中的应用

随着深度学习技术的快速发展，GPU成为了深度学习训练的重要工具之一。NVIDIA的GPU一直在深度学习领域占据着主导地位，但是AMD也在近年来逐渐崛起。在PyTorch这一流行的深度学习框架中，我们可以通过一些技巧和工具来利用AMD GPU进行模型训练。本文将详细介绍在PyTorch中如何使用AMD GPU进行深度学习模型的训练。

AMD GPU支持的情况

在过去，PyTorch并不直接支持AMD GPU，因为NVIDIA的CUDA是PyTorch主要依赖的计算平台。但是随着AMD ROCm的不断发展，PyTorch开始提供对AMD GPU的支持。目前，PyTorch官方提供了Hipify工具，可以将一部分CUDA代码转换为HIP代码，从而在AMD GPU上运行。此外，AMD提供了MIOpen库来优化AMD GPU上的深度学习计算。

在AMD GPU上安装PyTorch

在使用AMD GPU进行深度学习训练之前，首先需要在系统上安装PyTorch并配置好AMD GPU的驱动和环境。以下是在Linux系统上安装PyTorch并配置AMD GPU的步骤：

安装AMD GPU驱动：根据你的AMD GPU型号和操作系统版本，前往AMD官网下载最新的GPU驱动，并按照说明安装。
安装ROCm：前往ROCm官网https://rocmdocs.amd.com/en/latest/Installation_Guide/Installation-Guide.html，根据指南安装ROCm。
安装PyTorch：使用pip或conda安装PyTorch，确保选择支持AMD GPU的版本。例如，使用conda安装PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio rocr Enable-openmp-ng

配置环境变量：将ROCm和PyTorch相关的环境变量添加到.bashrc或.zshrc文件中，例如：

export PATH= $PATH:/opt/rocm/bin export LD_LIBRARY_PATH=$ LD_LIBRARY_PATH:/opt/rocm/lib
export MIOPEN_LIB_DIR=/opt/rocm/miopen/lib

配置完成后，重新加载环境变量或者重启系统。

在AMD GPU上训练模型

经过上述的环境配置，现在可以在AMD GPU上使用PyTorch进行深度学习模型的训练了。以下是一个简单的示例，展示如何在AMD GPU上训练一个简单的神经网络模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

# 定义神经网络模型
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(784, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='data/', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型和优化器
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'hip')
model = SimpleNet().to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 定义训练过程
model.train()
for epoch in range(10):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if i % 100 == 0:
            print(f'Epoch {epoch}, Iteration {i}, Loss: {loss.item()}')

print('Training finished.')

在上述示例中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型SimpleNet，然后加载了MNIST数据集。接着我们将模型移动到AMD GPU上，并利用SGD优化器进行模型训练。最后，我们对模型进行了简单的训练，输出了每个epoch和iteration的损失值。