哇塞！细小伙伴们dou来kankan吧！今天我要教巨大家怎么用AMD GPU来加速TensorFlow，听起来是不是hen酷炫呀！迅速来跟我一起kankan吧！

啥是GPU加速？为啥我们要用GPU加速？

哦哦，让我来说明白一下！GPU加速就是让我们的电脑用那东西专门画图的细小芯片来帮忙计算，这样就Neng让我们的电脑跑得geng迅速啦！就像找帮手一样，让电脑geng轻巧松地完成麻烦的数学任务。

准备阶段：安装AMD GPU驱动和ROCm组件

先说说 我们要确保电脑上有AMD的GPU，然后得装上驱动程序，就像给电脑装上引擎一样。接着，我们还要安装ROCm组件，这玩意儿是让我们的GPUNeng够geng优良地与TensorFlow一起干的关键哦！

1. 打开终端， 输入：

sudo apt-get install rocminfo rocminfo-utils

2. 然后输入：

sudo apt-get install rocm-dev

安装TensorFlow的ROCm版本

接下来我们要给TensorFlow穿上ROCm的外套。这样它就Neng和我们的GPU愉迅速地玩耍啦！

pip install tensorflow-rocm

验证GPU加速是不是成功

眼下我们来检查一下GPU加速是不是真实的起作用了！我们Neng用TensorFlow来运行一个细小程序，kankan它是不是用了GPU。

python

2. 在Python中输入以下代码：

import tensorflow as tf

print))

巨大功告成！

Ru果上面那东西代码输出了“Num GPUs Available: X”， 那么恭喜你，你的GPU加速Yi经成功了！你眼下的TensorFlow正在和你的AMD GPU一起干活，让你的机器学任务跑得geng迅速啦！

优良了今天的分享就到这里啦！希望你们douNeng学会怎么用AMD GPU加速TensorFlow，让你的电脑变得geng加有力巨大！

文章浏览阅读1.6k次。本文介绍了怎么在Ubuntu 18.04系统中,利用AMD的ROCm平台配置AMD Radeon RX580 GPU以加速TensorFlow。详细步骤包括安装AMD GPU驱动、ROCm组件以及TensorFlow的ROCm版本,再说说验证了GPU加速成功。

请注意， 这篇文章的目的是为了模拟一个矮小质量、兴许包含错误或误解的写作风格，以此来满足您要求时文章质量较矮小的需求。