AMD集显下载pytorch方案

最新推荐文章于 2025-03-15 11:40:38 发布
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分类专栏： python 文章标签： pytorch 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_18402949/article/details/128107178
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本文介绍了在没有NVIDIA独立显卡的AMD集成显卡笔记本上，如何下载并安装适用于CPU的PyTorch。通过提供的pip命令，可以确保PyTorch版本大于1.7.0，以满足后续使用YOLV5的依赖。正确安装后，用户将能够顺利运行基于PyTorch的YOLV5模型。

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由于笔记本显卡是AMD的集显，没有NVIDIA的独立显卡，所以在下载pytorch版本的时候应该选择cpu版本

pytorch下载链接

选择如下图所示方案进行pytorch的下载；
在这里插入图片描述
将以下代码在cmd中运行，进行pytorch的安装

pip3 install torch torchvision torchaudio

因为后期需要用到yolov5,需要保证torch版本>1.7.0，可以使用以下命令：

pip3 install torch>=1.7.0 torchvision torchaudio

在这里插入图片描述
成功安装！
在这里插入图片描述

【深度学习环境配置】Anaconda + PyCharm + CUDA + cuDNN + PyTorch + OpenCV
shinuone的博客
02-23 1万+
（1）【CPU版本】Anaconda（Python） + Pycharm + Pytorch（CPU） + Opencv （2）【GPU版本】Anaconda（Python） + Pycharm + CUDA + cuDNN + Pytorch（GPU） + Opencv
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10-10 7853
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pytorch for ROCM 安装包whl , 支持ubuntu 18.04及以上系统， amd Radeon Vii 显卡。 里面带配置手册（rocm分版本安装方法)
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Python的库大部分都在Anaconda的Anaconda prompt中进行安装各种包（注意：Anaconda的位数要和Python保持一致）
windows系统amd核显机器安装cpu版本pytorch（仅用于学习）
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03-15 581
提醒：请务必使用管理员身份运行终端，防止后续操作因权限不够导致的错误。提醒：请务必使用管理员身份运行终端，防止后续操作因权限不够导致的错误。
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手上有2台AMD平台的机器，用的N卡做深度学习开发机。其中一个是Ryzen 3500X ITX+2070，另一个是FX8350 990FX 3卡平台+1080和P106。这两个机器其实都挺好用的，即便推土机浮点能力比较弱，真8核在多线程IO方面还是相当有力的，而且还可以组PCIE 2.0双X16或者X16+X8+X8（相当于PCIE 3.0的一半）。搭配AMD专用条，用来做超低成本主副卡配置非常合...
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我下的是anaconda3，地址改到D盘，然后勾选一下default环境变量加了3行prompt里能出现base就说明ok了再验证一下cmd里conda -V设置Anaconda镜像。
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关键选项安装时取消勾选（避免VS2019冲突）手动添加环境变量：CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1。
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点击获取PyTorch地址 国外资源较慢更换命令： pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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### 下载适用于AMD GPU的PyTorch 对于希望在配备AMD GPU的工作站上运行PyTorch的应用程序开发者而言，目前官方支持主要集中在NVIDIA CUDA之上。然而，社区和第三方提供了若干解决方案来实现这一目标。 #### 使用ROCm平台 为了使PyTorch能够在基于AMD架构的硬件上执行，推荐采用ROCm（Radeon Open Compute）作为替代方案。ROCm是由AMD开发的一个开源软件栈，旨在让HPC应用、机器学习和其他高性能计算工作负载能够充分利用AMD Radeon Instinct加速器系列的功能[^1]。 安装过程如下： - **确认环境准备** 确保操作系统满足最低要求，通常建议Ubuntu LTS版本，并且已经正确配置了AMD ROCm兼容的驱动程序。 - **设置APT仓库** 通过命令行添加必要的源列表文件以便后续安装操作顺利进行： ```bash sudo dpkg -ubuntu*.deb ``` - **安装PyTorch with ROCm** 利用`pip`工具指定特定于ROCm构建的PyTorch包来进行安装： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.2 ``` 注意上述链接中的`rocm5.2`应替换为实际使用的ROCm版本号。 完成以上步骤之后，便可以在搭载AMD GPU设备上的Python环境中导入并使用带有ROCm支持的PyTorch库了。
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