使用GPU的话,需要安装directml pip install torch-directml 测试程序: importtorchimporttorch_directml dml=torch_directml.device()tensor1=torch.tensor([1]).to(dml)# Note that dml is a variable, not a string!tensor2=torch.tensor([2]).to(dml)dml_algebra=tensor1+tensor2 dml_algebra.item() 好像...
为了获得更大的功能,PyTorch 还可用于 Windows上的 DirectML。 在本教程的前一阶段中,我们讨论了 PyTorch 的基础知识以及使用它创建机器学习模型的先决条件。 在这里,我们将在你的计算机上安装该平台。 获取PyTorch 首先,需要设置 Python 环境。 建议使用 Anaconda 以包管理员身份在 Windows 中设置虚拟 Python 环境。
https://docs.microsoft.com/en-us/windows/ai/directml/gpu-cuda-in-wsl https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#getting-started-with-cuda-on-wsl https://developer.nvidia.com/cuda/wsl 0x06 总结 官方文档一定要认真看!!!里面其实写的很清楚了,版本什么的。我只是看了下然后写出来了...
AI优化 RDNA架构全系独立显卡、RDNA3架构核显(锐龙8000G 700M系列)运行DirectML ONNXRuntime的时候,支持4位量化,可大幅提升性能,减少显存占用。 AMD ROCm开发平台初步支持WSL 2子系统,PyTorch用户无需安装双系统,即可在Windows下进行AI开发。 支持Agility SDK 支持Agility SDK 1.613/1.614.0版本,具体包括DX12 Work ...
为了获得更大的功能,PyTorch 还可用于 Windows上的 DirectML。 在本教程的前一阶段中,我们讨论了 PyTorch 的基础知识以及使用它创建机器学习模型的先决条件。 在这里,我们将在你的计算机上安装该平台。 获取PyTorch 首先,需要设置 Python 环境。 建议使用 Anaconda 以包管理员身份在 Windows 中设置虚拟 Python 环境。
在本教程的前一阶段中,我们讨论了 PyTorch 的基础知识以及使用它创建机器学习模型的先决条件。 在这里,我们将在你的计算机上安装该平台。 获取PyTorch 首先,需要设置 Python 环境。 建议使用 Anaconda 以包管理员身份在 Windows 中设置虚拟 Python 环境。 此设置的其余部分假定你使用 Anaconda 环境。