amdgpu安装pytorch
时间: 2025-06-20 20:10:08 浏览: 15
### 安装配置PyTorch框架于AMD GPU
要在基于AMD GPU的环境中安装并配置PyTorch框架,需遵循特定步骤以确保兼容性和最佳性能表现。以下是详细的指导:
#### 创建虚拟环境
创建一个新的Conda虚拟环境可以有效隔离依赖项,防止版本冲突。通过以下命令实现:
```bash
conda create -n pytorch python=3.12.4
```
此操作会建立名为`pytorch`的新环境,并指定Python版本为3.12.4[^2]。
#### 激活虚拟环境
完成环境创建后,需要将其激活以便后续操作均在此环境下执行:
```bash
conda activate pytorch
```
一旦成功激活,终端提示符前缀应显示`(pytorch)`,表明当前处于该虚拟环境中。
#### 配置PyCharm终端(可选)
如果偏好使用PyCharm作为开发IDE,则可能希望调整其内置终端设置使其行为类似于标准CMD窗口。具体方法如下:进入Settings -> Tools -> Shell Path,将路径更改为`cmd.exe`即可达成目标[^3]。
#### 安装支持ROCm的PyTorch版本
对于AMD硬件的支持主要依靠ROCm平台提供。因此,在已准备好的环境中,采用官方推荐的方式下载适配版软件包至关重要。例如,针对最新稳定发行系列,可以通过pip指令获取相应组件:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6
```
此处特别指定了适用于ROCm 5.6版本的相关资源索引地址;实际部署时请依据个人系统状况选取恰当标签[^1]。
#### 使用PyTorch Profiler提升效能分析能力
除了基础搭建外,充分利用诸如PyTorch Profiler这样的高级特性有助于进一步挖掘潜在优化空间。它允许开发者细致观察程序运行期间的各项指标变化情况,从而精准定位性能瓶颈所在位置[^1]。
```python
import torch
from torch.profiler import profile, record_function, ProfilerActivity
model = ...
inputs = ...
with profile(activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.HIP], record_shapes=True) as prof:
with record_function("model_inference"):
model(inputs)
print(prof.key_averages().table(sort_by="cpu_time_total", row_limit=10))
```
以上脚本展示了如何启用CPU与HIP活动追踪功能,并最终输出按总耗时排序的结果摘要表单。
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