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内容提要
作者在 Windows 11 上成功编译了 ROCm 版的 PyTorch，使用了官方 ROCm 软件包和较旧的 PyTorch 2.9.1 版本，避免了许多问题，并安装了相关库以进行深度学习和 AI 画图实验。
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关键要点
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作者在 Windows 11 上成功编译 ROCm 版的 PyTorch，使用了官方 ROCm 软件包和较旧的 PyTorch 2.9.1 版本。
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编译过程中使用了官方的 ROCm 软件包，避免了使用第三方版本带来的问题。
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选择使用旧版本 PyTorch 2.9.1，避免了新版本可能带来的不确定性。
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成功安装了编译好的 PyTorch、Torchvision 和 Torchaudio，准备进行深度学习和 AI 画图实验。
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下一步计划进行简单的深度学习模型训练和 AI 画图实验。
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延伸问答
如何在 Windows 11 上编译 ROCm 版的 PyTorch？
在 Windows 11 上编译 ROCm 版的 PyTorch，需要使用官方的 ROCm 软件包，并选择较旧的 PyTorch 2.9.1 版本以避免不确定性。
为什么选择旧版本的 PyTorch 2.9.1？
选择旧版本的 PyTorch 2.9.1是因为新版本可能带来不确定性，且在 Windows + ROCm 环境中更容易出现问题。
编译成功后可以做哪些深度学习实验？
编译成功后，可以进行简单的深度学习模型训练和 AI 画图实验。
使用第三方 ROCm 软件包有什么风险？
使用第三方 ROCm 软件包可能导致编译失败，因此建议使用官方版本以避免潜在问题。
如何安装编译好的 PyTorch、Torchvision 和 Torchaudio？
可以按顺序使用 pip 安装这三个文件，首先安装 torch，然后是 torchvision 和 torchaudio。
下一步计划进行哪些具体的 AI 实验？
下一步计划进行一些简单的深度学习模型训练任务和重新进行 AI 画图实验。
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