AMD ROCm GPU，支持 TensorFlow！

TensorFlowers TensorFlowers 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 1.2w累计阅读 1.3w+平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄8年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-07-15 19:40:27 发布 1.2w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
win11+AMD的cpu+3060GPU电脑安装 tensorflow-GPU+cuda11+cudnn 前言 我新买的电脑是AMD的cpu+NVIDIA的3050GPU想试一试这个电脑跑深度学习，就安装一下tensorflow记录一下 安装Anconda 这个往上下载默认安装即可，不做描述 使用命令行新建一个tensorflow的环境 conda create --name tf python=3.7 安装时候有一个需要确认输入 y即可 创建完成切换到创建的环境中 conda activate tf 然后使用豆瓣源pip下载tensorflow2.7相关的依赖包，tensorflow1.15版本以上就不需 阅读详情

文 / AMD 深度学习软件总监 Mayank Daga

来源 | TensorFlow 公众号

我们很高兴地宣布推出适用于 ROCm GPU 的 TensorFlow v1.8，其中包括 Radeon Instinct MI25。对于 AMD 正在进行的深度学习加速工作而言，这是一座重大的里程碑。ROCm 即 Radeon 开放生态系统 (Radeon Open Ecosystem)，是我们在 Linux 上进行 GPU 计算的开源软件基础。我们的 TensorFlow 实现使用了 MIOpen，这是一个适用于深度学习的高度优化 GPU 例程库。

这里写图片描述

AMD 提供了一个预构建的 whl 软件包，安装过程很简单，类似于安装 Linux 通用 TensorFlow。我们已发布安装说明及预构建的 Docker 映像。

除了支持 TensorFlow v1.8 以外，我们还在努力向 TensorFlow 主存储区加入所有针对 ROCm 的增强功能。其中一些补丁程序已经在上游合并，另外几个正在积极审查中。在努力全面加入增强功能的同时，我们还将发布和维护日后支持 ROCm 的 TensorFlow 版本，例如 v1.10。

我们相信深度学习优化、可移植性和可伸缩性的未来根植于特定领域的编译器。我们受到 XLA 早期结果的启发，也在致力于为 AMD GPU 启用和优化 XLA。

如需进一步了解 AMD 在此领域的工作，请访问 www.amd.com/deeplearning

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
TensorFlow/PyTorch 使用核显训练（仅限win平台） windows上用核显进行TensorFlow/Pytorch进行训练，并对比了原生cuDNN与directML的速度差异 阅读详情

相关推荐

ubuntu22.04安装rocm教程，AMD深度学习，6800xt配置pytorch、CUDA（已更新）本地安装torch

官方文档 对应torch下载地址 ROCm安装配置踩坑 遇到的问题 安装ubuntu系统更新内核，但是在win和Ubuntu双系统的前提下（可能）导致内核更新不成功,我安装成功的内核是5.13.39. 内核更新不成功的原因是自己在安装ubuntu系统时没有手动分区，直接清空磁盘安装，所以安装系统时还是手动分区 关闭bios安全启动，并设置ubuntu的启动引导为第一引导 navi6800xt（gfx1030）显卡安装5.0及以上 安装后重启 ROCm安装 此版本为5.1.0 sudo apt

qq_51403540的博客 3万+

【AMD显卡在WIndow10/11部署带GPU支持的深度学习环境(Tensorflow-DirectML篇)】

我这先晒一个结果： 首先这里推荐的系统比如Win10不要太老，尽量新一点，特别是针对WSL2 本人用的显卡是AMD Radeon RX6600(后面不带XT，很重要！因为还有XT版嘛，性能差20%左右) CPU：i5 12600KF(目前的神卡，干翻上一代i9 K) 系统WIn10专业版，内部版本号：19042，版本不要太老，太老自己Windows更新那边升级一下到最新。 这里出现了两个分叉，一个是用我们本地Window环境，一个是用WSL2，如果你是准备用WSL2那么你最好是安装Window10/11.

weixin_44029053的博客 4万+

《商用密码应用与安全性评估》第四章密码应用安全性评估实施要点4.1密码应用方案设计

密码应用方案设计

qq_40442137的博客 1469

通过Tensorflow-DirectML 快速启用 AMD及NVIDIA GPU 加速

系列文章目录 第一章 Tensorflow机器学习入门之环境搭建及图片训练与识别 文章目录 目录 前言 一、本文目的是什么？ 二、使用步骤 1.安装微软 Tensorflow-DirecTML支持 2.Python 环境及Tensorflow-DirecTML安装注意事项 ​3.目标识别输入数据处理 4.进行数据处理，学习 ​5.生成PB文件，用于后续的目标识别 6.目标识别 总结 前言 随着人工智能的不断发展，机器学习也越来越重要，很多人都开启了学习路程，本.

sinat_32065311的博客 1万+

硅纪元应用测评 | AI搜索引擎大比拼：360AI搜索、秘塔搜索、GenSpark AI和天工AI对比评测

搜索引擎输出的每个段落都有对应的出处，如果有错误，也是信息源的问题，从普通用户的角度来看，这与AI搜索的产品关系不大，能让用户对AI搜索的服务和得到的信息有一个隔离。同时，提供更多的定制选项，允许用户根据自己的偏好调整搜索结果的权重和排序，将使得搜索体验更加个性化和满足用户的具体需求。此外，大部分搜索工具还提供了一个无广告的搜索环境（360AI搜索部分内容会有广告），极大地提升了用户的搜索体验。AI搜索的本质依然是搜索，但它通过AI的逻辑分析和语言重新组织，使用户能够快速得到想要的信息。

guijiyuantech的博客 2013

华硕ROG枪神双系统实战：Ubuntu安装避坑指南

本文是华硕ROG枪神笔记本安装Ubuntu双系统的详细避坑指南。针对其独特的硬件与BIOS设计，文章核心解决了VMD控制器导致硬盘无法识别、驱动兼容性等关键难题，并提供了从BIOS设置、分区方案到安装后驱动配置与性能调优的一站式解决方案，帮助用户实现稳定的双系统体验。

raspberrypi5的博客 545

AMD GPU（A卡）+Tensorflow+Anaconda+ubuntu18.04.2 安装方法

AMD GPU（A卡）+Tensorflow+Anaconda+ubuntu18.04.2 安装方法AMD GPU（A卡）+Tensorflow+Anaconda+ubuntu18.04.2 安装方法安装Anaconda安装ROCm安装TensorFlow参考 AMD GPU（A卡）+Tensorflow+Anaconda+ubuntu18.04.2 安装方法 Linux下可以可以通过AMD的RO...

weixin_42771180的博客 9547

数据分析（二）：学生成绩预测分析报告

表1 特征变量描述变量描述school学生的学校sex学生的性别age学生的年龄address学生的家庭住址类型famsize家庭规模Pstatus父母同居状况Medu母亲的教育Fedu父亲的教育Mjob母亲的工作Fjob父亲的工作reason选择学校的理由guardian学生监护人traveltime从家到学校的时间studytime每周学习时间failures过去的类失败次数schoolsup额外的教育支持famsup家庭教育支持。

m0_73963149的博客 4414

tensorflow在AMD上用ROCm框架实现GPU训练（亲测有效）

众所周知，a卡对于tensorflow gpu的支持很小，要想使用的话一般都得配n卡的电脑。而我只是感兴趣一个项目，想要跑出来一个模型，如果不用gpu加速，可能得跑一个月，所以不得不寻找在a卡上的解决方案。好在，终于找到了一个解决方案，虽然只是取巧，速度也不如正常n卡跑的快，但已经很不错了。 我的配置： 显卡：RX 550 所用系统：虚拟机ubuntu 18 注：如果是虚拟机的话，最好分配3GB内...

XuXing的博客 2万+

latex写论文（TeXstudio工具）

目录前言IEEE模板模板免费分享参考文献写作方法我的.tex文件代码 前言 学校老师要求我们以IEEE顶级会议格式与标准写报告，于是过程虽然麻烦点，但是效果还是不错了，下面先展示一下自己写完的效果。 IEEE模板 我是在 Overleaf 上注册了个账号下载了模板，里面有各种会议论文的写作模板，这个注册还挺麻烦，要外网注册，国内邮箱都不行。进行后点菜单，菜单里有下载源码。 https://cn.overleaf.com/project/5fe5b082dff088649fc67106 模板免费分享 已

小样yx的博客 6749

FPGA/IC秋招经典100题（含详解）

FPGA/IC秋招笔试面试经典100题（含答案及详解），持续更新。。。

Crazzy_M的博客 1万+

AMD 显卡/GPU 深度学习折腾指南

文章首发于 个人博客 文章目录IntroductionZheTeng ConditionsGPU 列表CPU 列表关于 ROCmInstall on Ubuntu系统准备安装 ROCmDeep Learning on ROCmTensorflowPyTorchConclusion Introduction 鉴于 NVIDIA 的价格和自己的预算， 因此上了 AMD 的船，自此主机组装完成。 A...

[&] () {} 6万+

扩散模型与强化学习(13)：In-Context Reward Hacking现象与解决方案

奖励作弊（Reward Hacking）指智能体通过钻规则漏洞而非真正完成任务来最大化奖励信号。以论文编辑实验为例，研究提出“上下文奖励作弊”（ICRH）概念，即模型利用共享上下文钻空子，如盲目添加“正确！”或输出无关内容。实验发现，模型规模扩大可能加剧ICRH，且提示词优化难以根治。与传统奖励作弊不同，ICRH发生在部署阶段，由通用性驱动。应对建议包括多轮测试、多样化反馈及异常场景模拟，但尚无完美解决方案。

沉迷单车的追风少年 1317

在 AMD GPU 上创建 PyTorch/TensorFlow 代码环境

机器学习生态系统正在迅速扩展，我们旨在通过这一系列的机器学习博客，简化移植到 AMD GPU 的过程。: 数据科学家和机器学习从业者，以及在 AMD GPU 上使用 PyTorch/TensorFlow 的软件工程师。无论你是机器学习新手，还是有使用 Nvidia GPU 经验的专家，这篇博客都会对你有帮助。: 当启动一个新的机器学习项目时，你可能会发现 GitHub 上的许多现有代码几乎总是基于 CUDA。如果你有 AMD GPU 并按照他们的说明运行代码，通常是行不通的。

数字人生 1986

作物生长模型Oryza V3实战1：为什么要研究它

ORYZAV3是水稻生长模拟模型ORYZA2000的最新升级版本（3.5版），作为作物生长模型，它通过数学方法和计算机技术模拟水稻生长发育过程及其与环境条件的相互作用。主要功能包括：模拟不同条件下的水稻生长和产量形成、评估环境胁迫影响、分析土壤碳氮动态以及进行区域尺度模拟。国内应用广泛，科研机构用于气候变化影响评估、灌溉模式比较等研究，并开展参数敏感性分析和应用培训。使用流程分为六个步骤：确定输入参数（气象、土壤、作物三类）、参数校准、设置模拟环境、运行模型、分析结果（输出50个参数）和计算产量（穗干重×收

504

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

TensorFlow ROCm：AMD GPU加速支持完全指南

你是否正面临这些困境：NVIDIA显卡价格居高不下、CUDA生态锁定导致迁移成本高昂、实验室预算有限却需要进行大规模深度学习训练？作为开发者或研究人员，你可能已经意识到GPU加速在机器学习工作流中的关键作用，但主流方案往往意味着高昂的硬件投入和供应商锁定。 本文将系统讲解如何利用TensorFlow的ROCm支持，将AMD GPU转化为强大的AI计算资源。通过本指南，你将获得： - 从零开始搭建...

gitblog_00967的博客 1354

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。

rocm平台_TensorFlow通过AMD GPU加速（ROCm/Ubuntu 18.04）

ROCm 1.91之后不需要安装AMD GPU驱动程序。请参考新的安装流程：通过AMD开发ROCm平台，TensorFlow可以使用AMD GPU实现GPU加速。现将搭建流程呈上。硬件：CPU：AMD Ryzen 1700xGPU：AMD Radeon RX580内存：32G硬盘：SSD 256GB + HDD 2TB安装Ubuntu 18.04网上很多Ubuntu安装教程，这里不在赘述。我选的是...

weixin_29442195的博客 2409

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/

ROCm与tensorflow在ubuntu 18.04下的安装教程

ROCm与tensorflow在ubuntu 18.04下的安装教程     本来准备买Nvidai的显卡，可是囊中羞涩再加上听说AMD的卡也能使用tensorflow进行深度学习加速了，所以1149京东买了个蓝宝石RX580 8G 白金版。网上找安装教程时发现教程非常少，所以决定写一篇详细的安装攻略，以便下次重装系统时少走弯路。 一、计算机配置环境 CPU：  intel i7 8700 GPU...

Pointer的博客 1万+

python调用gpu amd_如何在AMD的GPU上运行TensorFlow？

工资不涨，英伟达 GPU 的售价年年涨。因此，多一个竞争对手，总是好事。近日，Google 宣布推出适用于 ROCm GPU 的 TensorFlow v1.8，其中包括 Radeon Instinct MI25。对于 AMD 正在进行的深度学习加速工作而言，这是一座重大的里程碑。ROCm即 Radeon 开放生态系统 (Radeon Open Ecosystem)，是我们在 Linux 上进行...

weixin_39640085的博客 3207

AMD ROCm软件栈组件介绍

ROCm（Radeon Open Compute）开源软件栈。在NVIDIA GPU上，术语“CUDA”通常是指GPU编程编译器、API和运行时库，但ROCm不那么单一，通常根据其组件进行描述。图1显示了ROCm中涉及的主要组件堆栈。ROCm的顶部面向用户的组件通常是HIPAPI可移植性接口，它与CUDA几乎相同，主要的实际区别只是API函数的名称。HIP程序中的GPU内核使用LLVM编译器的AMD GPU后端进行编译，并使用ROCclr（ROCm公共语言运行时）运行时库运行。

wsq_zqfl的博客 4796

解锁AMD ROCm：新手快速上手GPU加速计算的完整指南

AMD ROCm（Radeon Open Compute）是一个功能强大的开源GPU计算平台，专门为AI训练、科学计算和高性能应用设计。无论你是想加速深度学习模型，还是构建复杂的科学仿真，ROCm都能让你的AMD GPU发挥出最大潜能。本指南将带你从零开始，轻松掌握ROCm的安装和使用技巧。 ## 🚀 为什么选择ROCm？ ROCm不仅仅是一个驱动包，它是一个完整的软件生态系统。想象一下，你

gitblog_00574的博客 882

python调用gpu amd_TensorFlow通过AMD GPU加速（ROCm/elementary OS 5.0）

elementary OS 5.0是基于Ubuntu 18.04制作，所以本流程也适用于Ubuntu 18.04。ROCm升级1.91之后不需要安装AMD的GPU驱动程序，如果安装可能会出现问题。安装elementary OS 5 之后的一些配置安装软件更新管理器sudo apt updatesudo apt install software-properties-common software-...

weixin_36205186的博客 1837

python gpu加速 显卡_AMD的GPU现在可以加速TensorFlow深度学习了

近日，AMD 宣布推出适用于 ROCm GPU 的 TensorFlow v1.8 接口，其中包括 Radeon Instinct MI25。AMD 称，这是该公司在实现深度学习加速上的重要里程碑。ROCm 即 Radeon Open Ecosystem，是 AMD 在 Linux 上的开源 GPU 计算基础环境。这次的 TensorFlow 实现使用了 MIOpen——一个适用于深度学习的优化 ...

weixin_39539733的博客 3393

AMD ROCm实战指南：从零到一的GPU加速计算完整教程

AMD ROCm™ 是一个完整的开源GPU计算平台，专为高性能计算、机器学习和科学计算设计。作为AMD的异构计算生态系统，ROCm提供了从底层硬件驱动到上层AI框架的完整解决方案，支持多种AMD GPU架构，包括MI100、MI200和MI300系列。无论你是AI开发者、科研人员还是高性能计算专家，ROCm都能为你提供强大的GPU加速能力，让复杂的计算任务在AMD GPU上高效运行。 ## 🚀

gitblog_01037的博客 982

AMD ROCm终极配置指南：如何让AI框架完美识别你的AMD GPU

想要在AMD GPU上运行AI框架却总是遇到"RuntimeError: No HIP GPUs are available"的错误？别担心，这篇完整的配置指南将彻底解决GPU识别问题，让你充分发挥AMD硬件的计算潜力。本文将详细介绍ROCm环境配置、多GPU拓扑优化、性能调优策略，帮助你从零开始搭建稳定的AI开发环境。 ## 问题根源：为什么AI框架无法识别AMD GPU？ 当你尝试在AMD

gitblog_00261的博客 1144

AMD ROCm 强力指南：开启GPU加速计算新时代

AMD ROCm（Radeon Open Compute）是一个革命性的开源软件栈，专门为GPU计算量身打造。作为AMD推出的异构计算解决方案，ROCm提供从底层内核到上层应用的全方位GPU编程支持，特别擅长高性能计算、人工智能和科学计算等重载场景。无论你是AI开发者还是HPC专家，ROCm都能为你带来前所未有的GPU加速体验。 ## 🔧 准备工作：环境配置与工具安装 在开始使用ROCm之前

gitblog_01123的博客 705
上一篇： TensorFlow 数据验证：能够大规模理解、验证和监控数据
下一篇： 使用估算器、tf.keras 和 tf.data 进行多 GPU 训练
点赞 0
评论 0
书签 书签 4
TensorFlowers
TensorFlowers
博客等级 码龄8年 24粉丝 25原创
+ 关注
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值