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Windows + AMD 显卡，终于能用 PyTorch 炼丹了 - 曦远Code
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。
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。
延伸解读
使用官方软件包的重要性
在编译 ROCm 版 PyTorch 时，使用官方软件包显得尤为重要。作者通过使用官方的 ROCm 软件包，避免了因第三方版本带来的不稳定性和兼容性问题。这提醒开发者在进行类似操作时，优先选择官方资源，以减少潜在的技术障碍。
选择旧版本的策略
作者选择使用 PyTorch 2.9.1 而非更新版本，显示了在技术开发中采取保守策略的价值。新版本虽然可能包含更多功能，但也伴随不确定性。对于希望在 Windows + ROCm 环境中稳定工作的开发者，选择经过验证的旧版本可以降低风险，确保项目顺利进行。
未来的实验方向
成功编译后，作者计划进行深度学习模型训练和 AI 画图实验。这表明，掌握了基础工具后，开发者可以探索更复杂的应用场景。对于有类似需求的读者，了解这些实验方向可以帮助他们制定自己的学习和开发计划，提升技术能力。
延伸问答
如何在 Windows 11 上编译 ROCm 版的 PyTorch？
可以使用官方 ROCm 软件包，通过命令安装 rocm[libraries,devel]，并选择较旧的 PyTorch 2.9.1 版本进行编译。
为什么选择旧版本的 PyTorch 进行编译？
选择旧版本 PyTorch 2.9.1 是因为新版本可能带来不确定性，使用旧版本可以避免编译失败的问题。
编译成功后可以进行哪些实验？
编译成功后，可以进行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确保兼容性和稳定性。
如何安装编译好的 PyTorch 和相关库？
可以按顺序使用 pip 安装编译好的 torch、torchvision 和 torchaudio，确保先安装 torch。
下一步计划进行哪些具体的深度学习任务？
下一步计划进行一些简单的深度学习模型训练任务和 AI 画图实验，特别是试试 Z-Image。
