0.背景

昨天看到新闻报道，
PyTorch 1.8来了！正式支持AMD GPU，炼丹不必NVIDIA

ROCm是AMD公司推出对标英伟达CUDA的计算库，这也就意味着AMD显卡在深度学习领域的生态更近一步，使用AMD显卡的小伙伴也可以用自己显卡跑深度学习了。
由于我的电脑一直是AMD显卡，所以前几年对ROCm一直有关注。之前ROCm对用户很不友好，尤其是对Pytorch，基本只能用docker才能跑的通。之前我也在AMD上安装过Caffe，排雷贴在这里：
AMD显卡安装Caffe|深度学习|Ubuntu
但是Caffe太古老了，我周围没看到有人在用，况且Caffe2已经被并入pytorch,所以不建议去用这个东西。
今天一早就起来尝试以下在自己电脑上安装以下ROCm的Pytorch 1.8，给大家排排雷。

安装环境

Ubuntu 20
(目前ROCm 只支持20和18，更低版本的系统先升级到20最好，其他系统是否支持查看ROCm官方文档)
显卡AMD 580

1.检查内核

写这篇文章的时候ROCm对于Ubuntu目前只支持5.4的内核（uname -a 命令查看自己的内核版本）
如果发现自己不是这个内核，需要安装以下，并且切换成5.4，并且要把旧的内核删掉才能安装成功。

如果不是5.4，看我这篇文章换一下内核。
lubuntu更换内核

2.ROCm安装

Step1:更新库和重启

sudo apt updatesudo apt dist-upgradesudo apt install libnuma-devsudo reboot

Step2:把ROCm库添加到apt

wget -q -O - https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | sudo apt-key add -echo 'deb [arch=amd64] https://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/ xenial main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list

Step3：安装rocm-dkm并重启

sudo apt updatesudo apt install rocm-dkms sudo reboot

第三步安装rocm-dkms非常满，只有几十k，我下了一个晚上结果还有错误数据。
解决方法就是终端带代理，前提是你有梯子并且知道http或者socks代理端口

sudo apt-get -o Acquire::http::proxy=“http://127.0.0.1:xxxx/” install rocm-dkms
我上面这个命令就可以直接飙到本地网速。

Step4:检查是否安装成功
两个命令都没有报错，就成功了。

sudo /opt/rocm/bin/rocminfo
sudo /opt/rocm/opencl/bin/clinfo

3.安装pytorch

目前只有通过pip安装

pip install torch -f https://download.pytorch.org/whl/rocm4.0.1/torch_stable.html

感谢他马了个b的GFW,下载贼慢
和apt一样,pip除了换源也可以加代理，加完速度起飞。

在pip命令最后，加（这里的x是自己的代理地址）
--proxy=http://xxx.x.x.x:xxxx

[1] Pytorch官网
[2] ROCm官方文档

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AMD显卡安装Pytorch

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