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caffe基本不更新了,而且caffe2也已经是pytorch的一部分了。如果想考古可以用用caffe,但是如果时间比较紧的话还是学学Pytorch吧,大势所趋
去年双十一前, 苦苦对比买了台组装机,最终因为贪图便宜300块钱选择了AMD的处理器和显卡。后来才发现CUDA是英伟达公司开发的,AMD显卡的架构不一样所以不能使用。而我心心念念的Caffe官网上只有关于CUDA的安装使用教程,但是好在AMD公司自己也开发了ROCm来和CUDA对标,虽然比CUDA小众很多但是好在买的显卡不至于只能用来打游戏。
之前有些买AMD显卡的选择安装各个神经网络的Opencl版本,但是毕竟没有专门用来深度学习工具的香。
如果还不了解OpenCL和CUDA是什么可以参考下面这个短文
CUDA和OpenCL的区别
本文主要参考ROCm官网,半搬运文章 https://rocm.github.io/
更新:官网上的引导教程有错误,我已经在GitHub上提交了,虽然GitHub上改了但是网站上估计还有一段时间。嘿嘿嘿 可以在direct contributors找到我
首先看看自己的显卡是否支持ROCm ,在这个网页里ROCm硬件支持列表
搜索自己显卡的型号,如果在可使用的列表内那可以继续看本文,如果在不支持的列表内,关闭本网页就好了。
(1)首先将ROCm存储库地址添加到系统
wget -qO - http://repo.radeon.com/rocm/apt/debian/rocm.gpg.key | sudo apt
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