6700xt+Rocm5.4使用Tensorflow与Pytorch

环境：Opensuse Leap15.4(如果你是风吹草用户下面有额外描述

#参考https://www.videogames.ai/2022/09/01/RX-6700s-Machine-Learning-ROCm.html

安装这个研究了很久，制作不宜，需要转载请标注来源

[修改清华源(可以不改)]

禁用官方软件源sudo zypper mr -da添加 TUNA 镜像源sudo zypper ar -cfg 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/opensuse/distribution/leap/$releasever/repo/oss/' tuna-oss
sudo zypper ar -cfg 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/opensuse/distribution/leap/$releasever/repo/non-oss/' tuna-non-oss
sudo zypper ar -cfg 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/opensuse/update/leap/$releasever/oss/' tuna-update
sudo zypper ar -cfg 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/opensuse/update/leap/$releasever/non-oss/' tuna-update-non-ossLeap 15.3 用户还需添加 sle 和 backports 源sudo zypper ar -cfg 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/opensuse/update/leap/$releasever/sle/' tuna-sle-update
sudo zypper ar -cfg 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/opensuse/update/leap/$releasever/backports/' tuna-backports-update

[安装AMDGPU]
#第一部，安装AMDGPU

sudo zypper --no-gpg-checks install

https://repo.radeon.com/amdgpu-install/5.4/sle/15.4/amdgpu-install-5.4.50400-1.noarch.rpm

#安装(注意这里会提示缺少依赖)

sudo amdgpu-install --usecase=rocm,hip,mllib --no-dkms

#安装缺少的依赖(注意一定要直接抓取二进制安装(那个源有问题))
Install package devel:languages:perl / perl-URI-Encode

#添加密钥选择信任就行了

#添加环境

sudo usermod -a -G video $LOGNAME
sudo usermod -a -G render $LOGNAME

#在文件执行

vim ~/.bashrc #添加下面
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 #如果你是amd显卡6700xt
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm/lib
source ~/.bashrc #保存文件

#复制一下链接文件

cd $LD_LIBRARY_PATH
cp librocblas.so.0 librocblas.so
cp libMIOpen.so.1 libMIOpen.so
cp librocrand.so.1 librocrand.so

#安装gcc和g++(opensuse默认不带)，以及miopen内核

sudo zypper install rccl
sudo zypper install gcc
sudo zypper install gcc-c++
sudo zypper install miopenkernels-gfx1030-36kdb5.4.0

#安装anaconda
Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform #在官网下载

chmod +x <下载的软件>.sh #添加执行权限
./<下载的软件>.sh #执行

#更新anaconda

conda update --all

#安装tensorflow

conda create -n mytensorflow python=3.8 #我使用的3.8版本，你也可以试别的版本
conda activate mytensorflow
pip install tensorflow-rocm

#安装pytorch

conda create -n mypytorch python=3.9
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.2/

#测试tensorflow

git clone GitHub - tensorflow/benchmarks: A benchmark framework for Tensorflow
cd benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks
python3 tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=1 --batch_size=32 --model=resnet50

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