AMD显卡实现神经网络全攻略（副标题：WSL2+Ubuntu 24.04+ROCm 6.4.1环境搭建与PyTorch配置）

一、准备工作

在开始之前，请确保你的电脑搭载了AMD显卡，并且系统是Windows 10或更高版本。我们将使用WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）来运行Ubuntu 24.04。WSL2允许在Windows上直接运行Linux发行版，无需虚拟机。

二、安装WSL2和Ubuntu 24.04

首先，打开PowerShell作为管理员，运行以下命令启用WSL2：

    wsl --install  

安装完成后，从Microsoft Store安装Ubuntu 24.04。安装后启动Ubuntu，设置用户名和密码。

三、安装VcXsrv实现图形界面

WSL2默认没有图形界面，我们需要VcXsrv来显示Linux的GUI应用。下载并安装VcXsrv，启动时配置为“Disable access control”以允许WSL连接。在Ubuntu中，设置DISPLAY环境变量：

    export DISPLAY=$(cat /etc/resolv.conf | grep nameserver | awk "{print $2}"):0  

将此行添加到~/.bashrc中以便永久生效。

四、安装ROCm 6.4.1

ROCm是AMD的开源软件平台，用于GPU计算。首先更新系统：

    sudo apt updatesudo apt upgrade  

然后，添加ROCm仓库并安装ROCm 6.4.1。具体步骤参考AMD官方文档。安装后，运行rocminfo验证安装。

五、安装VScode和配置

在Ubuntu中安装VScode：

    sudo apt install code  

安装后，启动VScode并通过扩展安装Python和Jupyter支持。配置VScode使用WSL2作为远程开发环境。

六、安装Jupyter Notebook和PyTorch 2.3.0

首先安装Python和pip：

    sudo apt install python3 python3-pip  

然后安装Jupyter Notebook：

    pip3 install jupyter  

接下来，安装PyTorch 2.3.0 with ROCm支持。访问PyTorch官网获取安装命令。例如：

    pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.4  

安装完成后，验证PyTorch是否识别AMD显卡。在Python中运行：

    import torchprint(torch.cuda.is_available())  # 应该返回Trueprint(torch.cuda.get_device_name(0))  # 显示AMD显卡名称  

七、测试神经网络示例

现在，让我们创建一个简单的神经网络来测试环境。在Jupyter Notebook中，编写一个简单的PyTorch代码，例如MNIST分类。确保代码在AMD显卡上运行。

八、总结

通过本教程，你已经成功在AMD显卡上搭建了神经网络开发环境。使用WSL2和Ubuntu 24.04，结合ROCm 6.4.1和PyTorch 2.3.0，你可以充分利用AMD显卡进行深度学习项目。如果在过程中遇到问题，请参考官方文档或社区支持。现在，开始你的神经网络之旅吧！

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