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PyTorch 可以用AMD显卡吗？

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PyTorch 可以用AMD显卡吗？

PyTorch是一种流行的深度学习框架，以其易用性和灵活性而闻名。然而，在过去，PyTorch对于AMD显卡的支持一直存在问题，这使得使用AMD显卡的用户无法充分发挥其性能优势。

然而，好消息是，PyTorch 1.8版本中，官方终于加入了对AMD ROCm的支持。这意味着用户可以方便地在原生环境下运行PyTorch，而无需进行繁琐的Docker配置。

AMD ROCm（Radeon Open Compute）是一种开源的GPU计算平台，专为AMD显卡设计。通过支持AMD ROCm，PyTorch能够利用AMD显卡的强大计算能力，从而提升深度学习模型的训练和推理性能。

使用PyTorch 1.8版本进行AMD显卡的配置非常简单。用户只需按照官方文档提供的指南，安装相应的驱动和工具包，即可开始使用PyTorch在AMD显卡上进行深度学习任务。

除了支持AMD ROCm，PyTorch 1.8版本还引入了一些其他重要的功能和改进。例如，它提供了对CUDA 11.1的支持，使用户能够在最新的NVIDIA显卡上获得更好的性能。此外，它还改进了分布式训练的性能和稳定性，提供了更好的模型解释性和调试工具等。

总之，PyTorch 1.8版本的发布为使用AMD显卡的用户带来了福音。现在，他们可以方便地在原生环境下使用PyTorch，并充分发挥AMD显卡的计算能力。如果你是一个使用AMD显卡的深度学习爱好者，不妨尝试更新到PyTorch 1.8版本，体验其中的改进和新功能。

Stable Diffusion中文网将继续关注PyTorch的最新进展，并为读者带来更多有关深度学习和人工智能的精彩内容。敬请期待！

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