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原文中文，约5900字，阅读约需15分钟。
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内容提要
本文介绍了在Windows系统和AMD显卡上成功编译ROCm版本的PyTorch，并通过MNIST手写数字识别脚本验证其性能。文章讲解了神经网络的基本概念，比较了前馈神经网络（FNN）与卷积神经网络（CNN）的区别，强调了CNN在图像处理中的优势。最后，展示了如何安装PyTorch、定义模型、准备数据并进行训练，成功实现了在AMD GPU上的训练过程。
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关键要点
- 成功在Windows系统和AMD显卡上编译ROCm版本的PyTorch。
- 使用MNIST手写数字识别脚本验证编译的PyTorch性能。
- 神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，具备自主学习能力。
- 前馈神经网络（FNN）是基础结构，数据单向流动，适合非空间数据。
- 卷积神经网络（CNN）专为图像等空间数据设计，保留空间结构信息。
- FNN和CNN的主要区别在于连接方式和特征提取能力。
- CNN在图像处理上表现更优，能够更好地捕捉局部特征。
- 安装PyTorch时需按顺序安装torch、torchvision和torchaudio。
- 通过代码验证ROCm环境和显卡识别。
- 定义简单的CNN模型用于数字识别任务。
- 使用torchvision包直接下载和准备MNIST数据集。
- 初始化模型、损失函数和优化器后开始训练。
- 训练过程中记录损失值，验证模型性能。
- 训练测试完成，耗时约5.61秒，展示了在AMD GPU上进行深度学习的潜力。
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