PyTorch ROCm 现已发布 – 如何选择Radeon GPU作为设备

在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中选择Radeon GPU作为设备，以及PyTorch ROCm的相关特性和使用示例。

什么是PyTorch ROCm？

PyTorch ROCm是PyTorch的一个扩展，它基于ROCm（Radeon开放计算平台）来提供对AMD Radeon GPU的支持。ROCm是一个开放源代码的软件平台，用于使用AMD GPU进行高性能计算和机器学习。

与传统的使用CUDA的PyTorch相比，PyTorch ROCm的亮点之一是其对Radeon GPU的充分利用。在某些情况下，Radeon GPU可以提供与NVIDIA GPU类似的性能，并且对于某些特定任务，如深度学习推理和训练，它们可能会提供更好的性能。

如何选择Radeon GPU作为设备

要选择Radeon GPU作为PyTorch的设备，需要进行以下步骤：

步骤1：安装ROCm

首先，我们需要安装ROCm。请访问AMD官方网站以获取最新版本的ROCm，并根据其提供的说明进行安装。

步骤2：安装PyTorch和PyTorch ROCm扩展

安装了ROCm之后，我们需要安装PyTorch和PyTorch ROCm扩展。可以通过以下命令使用conda进行安装：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
pip install --pre torch-rocm --find-links https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm4

在安装完成后，我们就可以使用PyTorch ROCm了。

步骤3：选择Radeon GPU作为设备

要在PyTorch中选择Radeon GPU作为设备，我们需要通过以下代码进行设置：

import torch

device = torch.device('hip')

以上代码将Radeon GPU设置为当前的设备。如果您的计算机上有多个Radeon GPU，您可以通过指定索引来选择具体的GPU设备，例如：

device = torch.device('hip:1')

这将选择第二个Radeon GPU作为设备。

示例：在PyTorch中利用Radeon GPU进行深度学习训练

以下是一个示例，展示了如何在PyTorch中利用Radeon GPU进行深度学习训练：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torchvision.transforms import ToTensor

# 设置设备为Radeon GPU
device = torch.device('hip')

# 加载CIFAR-10数据集
train_dataset = CIFAR10(root='data', train=True, transform=ToTensor())
test_dataset = CIFAR10(root='data', train=False, transform=ToTensor())

batch_size = 64

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size)

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 16 * 16, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建模型并将其移动到Radeon GPU上
model = Net().to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
    running_loss = 0.0
    for inputs, labels in train_loader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

    print(f"Epoch {epoch + 1}: Loss: {running_loss / len(train_loader)}")

# 在测试集上评估模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / total * 100.0
print(f"Test Accuracy: {accuracy}%")

在以上示例中，我们定义了一个简单的卷积神经网络并使用Radeon GPU进行训练和测试。通过运行上述代码，您可以在PyTorch中充分利用Radeon GPU的性能。

总结

本文介绍了如何在PyTorch中选择Radeon GPU作为设备，并展示了在PyTorch中利用Radeon GPU进行深度学习训练的示例。PyTorch ROCm的发布为AMD用户提供了更多选择，让他们能够充分发挥Radeon GPU的潜力，并在机器学习和高性能计算领域取得更好的性能。希望本文对您有所帮助！