# 使用 PyTorch ROCm 的完整指南
## 引言
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常受欢迎的深度学习框架。ROCm（Radeon Open Compute）是一个由 AMD 提供的开源框架，旨在为 AMD 的 GPU 提供强大的高性能计算能力。如果你是一个新手，想要开始使用 ROCm 版本的 PyTorch 本文将指导你一步一步完成这一过程。
## 流程概述
下面是安装和
2019.10.10日，PyTorch 开发者大会在美国旧金山开幕，会上发布了PyTorch 1.3。这次更新最大的亮点在于对移动设备的支持（Mobile Supported）、命名张量（Named Tensors），量化（Quantization），类型提升（Type Promotion）等。另外，PyTorch 官方还开源了很多新工具和库，涉及可解释性、加密、以及关于图像语音的诸多功能。下面会
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2023-10-23 11:24:24
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# 如何在 Windows 上设置 PyTorch ROCm
首先，让我们来了解一下 PyTorch 和 ROCm 的基本概念。PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，而 ROCm（Radeon Open Compute）是 AMD 推出的开源软件平台，旨在促进加速计算。虽然 ROCm 最初主要为 Linux 用户推出，但通过一些步骤，Windows 用户也可以使用 ROCm 进行 PyT
原创
2024-09-16 03:14:43
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# 在本文中，我们将介绍如何在使用PyTorch深度学习框架时使用ROCm运行在AMD设备上。
ROCm（Radeon Open Compute）是AMD的开源GPU计算平台，可以用于加速深度学习、科学计算和其他高性能计算任务。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多方便的工具和函数，可以帮助用户构建和训练神经网络模型。
## ROCm和PyTorch的结合
ROCm支持在AMD
原创
2024-03-19 04:48:03
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# 实现"rocm windows pytorch"的教程
## 目录
- [整体流程](#整体流程)
- [详细步骤](#详细步骤)
- [流程图](#流程图)
- [结尾](#结尾)
---
### 整体流程
首先，我们需要了解在Windows系统上如何使用ROCm（Radeon Open Compute）来加速PyTorch。整体流程如下所示：
```mermaid
journey
原创
2024-02-24 05:40:34
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创建与编译ROS程序包创建与编译ROS程序包创建工作空间生效工作空间（可选）查看环境变量创建ROS程序包（可选）查看程序包依赖项编译程序包创建与编译ROS程序包创建工作空间一个简单的工作空间如图所示： 在终端中输入以下命令：mkdir -p ~/catkin_ws/src //参数-p表示递归创建子目录
cd ~/catkin_ws/
catkin_make
【图像分割】【深度学习】Windows10下f-BRS官方代码Pytorch实现提示:最近开始在【图像分割】方面进行研究,记录相关知识点,分享学习中遇到的问题已经解决的方法。 文章目录【图像分割】【深度学习】Windows10下f-BRS官方代码Pytorch实现前言f-BRS模型运行1.下载源码并安装环境2.下载数据集和模型权重3.运行f-BRS代码4.训练f-BRS的模型5.评估f-BRS的模
pytorch等框架的开源极大地加速了人工智能领域的研究进展，如计算机视觉和自然语言处理等。这些框架为研究人员提供了一定程度的抽象，使他们更容易构建最先进的系统、使用共享库和工具以及优化性能操作。因此，为了在人工智能机器人的研究中提供类似的实用性，社区与卡内基梅隆大学的研究人员合作，建立并开放了机器人框架pyrobot。什么是火机器人Pyrobot是一个机器人框架。开源pyrobot框架作为建立在
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2023-08-17 23:01:35
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记录一下自己安装pytorch 和 pycocotools一，Anaconda 安装二，pytorch 安装三，安装 pycocotools 一，Anaconda 安装参考博客 首先保证你有python3.6/3.7的环境,可以在官网或者清华镜像网站上下载Anaconda3. 打开Anaconda Prompt,出现以下界面表示安装成功: 查看python版本号二，pytorch 安装1，先是创
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2024-09-12 07:04:21
198阅读
# 如何在ROCm上编译和运行PyTorch
在这篇文章中，我将指导你如何在ROCm (Radeon Open Compute) 平台上编译和运行 PyTorch。ROCm 是 AMD 提供的开源计算平台，旨在支持高性能计算和深度学习任务。接下来的内容将详细介绍整个流程，同时给出必要的代码示例。
## 流程概述
以下是编译和运行 PyTorch 所需要的步骤总结：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-07 06:25:39
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# ROCm与PyTorch适配版本的说明与示例
随着深度学习的快速发展，越来越多的研究者和工程师开始采用GPU来加速他们的模型训练。ROCm（Radeon Open Compute）是AMD推出的一款开源计算平台，支持各种深度学习框架，包括PyTorch。本文将介绍ROCm与PyTorch的适配版本，并通过代码示例阐述如何在ROCm环境下使用PyTorch。
## ROCm背景
ROCm是
文章目录0 系统环境1 下载软件1.1 搜索官网1.2 准备下载1.3 选择下载版本并下载1.4 下载2 安装2.1 双击软件安装包，弹出界面，点击`Next`。2.2 选择安装文件夹2.3 设置快捷方式，文件关联等2.4 设置启动菜单，默认直接选择`Next`2.5 软件安装中。。。界面一2.6 软件安装中。。。界面二2.7 安装完成3 首次启动设置3.1 第一次新装，直接默认，点击`Ne
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2024-10-12 07:45:19
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最近在系统地接触学习NER，但是发现这方面的小帖子还比较零散。所以我把学习的记录放出来给大家作参考，其中汇聚了很多其他博主的知识，在本文中也放出了他们的原链。希望能够以这篇文章为载体，帮助其他跟我一样的学习者梳理、串起NER的各个小知识点，最后上手NER的主流模型（Bilstm+CRF）（文中讲的是pytorch，但是懂了pytorch去看keras十分容易相信我哈）
全文结构：一、N
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2024-01-16 22:09:38
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文章目录RoIAlign 的用处RoIAlign 计算原理双线性插值（Bilinear Interpolation）pytorch中的实现简单示例在FasterRCNN中的使用示例参考链接 RoIAlign 的用处RoIAlign 用于将任意尺寸感兴趣区域的特征图，都转换为具有固定尺寸 H×W 的小特征图。与RoI pooling一样，其基本原理是将 的特征划分为 网格，每个格子是大小近似为
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2024-01-17 10:38:09
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# ROCm 深度学习实现教程
## 一、整体流程
下面是实现“ROCM 深度学习”的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(准备环境) --> B(安装ROCm)
B --> C(安装深度学习框架)
C --> D(编写深度学习代码)
D --> E(训练模型)
E --> F(测试模型)
```
## 二、具体步骤及代码实
原创
2024-05-09 05:03:37
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**在colab下运行tensorflow版本的faster- rcnn**操作流程以下是具体的代码实现具体的代码实现装载google云盘在云盘中创建文件夹coco，以便于稍后进行存放文件，可以利用如下代码创建//
!mkdir -p /content/drive/My Drive/coco/获取faster-rcnn代码// 获取tf版的faster-rcnn代码
!git clone htt
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2024-09-27 19:38:03
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G前段时间，机器学习开源框架PyTorch提供了对AMD ROCm的支持，现在可作为Python软件包提供。作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch近日发布了最新的1.8版本，1.8版本的发布，使得PyTorch加入了对AMD ROCm的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置Docker的繁琐。现在，一个更令人兴奋的消息是
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2022-10-18 19:39:33
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一、ROCm 简介 ROCm（Radeon Open Compute）是 AMD 推出的开源 GPU 计算平台，旨在为高性能计算（HPC
因需，我对比了5个据说可以“批量下载ins账号图片”，最终确定2个实操（可批量下载、稳定好用）的工具。注意：以下提及的几个插件/软件都需要进行图片加载，即下载到哪个位置的图片，就要下拉完成加载到该处，否则不会被纳入批量下载。因此，若需要下载所有图片，则需要加载完该账号所有图片。 窍门：如果图片加载不出，刷新页面重新进入，是一个不错的选择。工具1：浏览器插件Download for i
前言 参考 1. ROCm平台简介及使用汇总_后来居上_m的博客-CSDN博客； 2. AMD ROCm™ Documentation —mann Initiative Announced - C
原创
2023-11-01 10:53:41
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