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我有一台 AMD GPU 电脑，我最近开始与 Linux Mint OS 一起使用我已经看到了按照本教程在这台电脑上安装 ROCm 的方法，但是当我尝试使用 Keras 编写 Python 程序时，它抛出了这些错误。这是我的代码：

这些是错误：

在处理上述异常的过程中，又出现了一个异常：

这个页面有一些常见的原因和解决方案。

我是分布式计算的新手，我正在尝试运行一个使用 MPI 和 ROCm（在 GPU 上运行的 AMD 框架）的程序。

我用来运行程序的命令是 mpirun -np 4 ./a.out

但它默认运行在我机器上可用的 2 个 GPU 上。有没有办法让它只在单个 GPU 上运行，如果是的话如何？

提前致谢 ：）

我一直在尝试使用 AMD 卡实现 GPU 加速以进行深度学习。尝试使用基于 Docker 的方法，但在最后阶段发现 PyCharm 中的 Docker 解释器需要 PyCharm Professional。

现在，我遵循了这种方法：https ://www.videogames.ai/Install-ROCM-Machine-Learning-AMD-GPU

并得到这个错误。

仅供参考：我已经运行了命令，sudo apt install rccl

我应该如何进行？

我有兴趣在我的 Ryzen 3400g 系统上运行深度学习代码。我在网上看到：

我尝试在我的 Ryzen 3400G 上使用 Vega 11，我知道我无法运行 HIP，但我可能可以在此 APU 上运行 opencl，我的第一步是导入 tensorflow，但我遇到了错误，

这是来自https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/tensorflow-upstream/issues/669

Radeon vega 11 gpu和tensorflow真的不能用ryzen 3400g吗？

————</p>

是否可以改为使用 opencl（如https://missinglink.ai/guides/tensorflow/tensorflow-support-opencl/）？

我正在尝试在 AMD GPU（AMD Vega 20、Tensorflow 2.2.0、Keras 2.4.3）上使用 Keras 包装器运行一个简单的顺序 Tensorflow 模型，但在尝试拟合时遇到了一个奇怪的问题：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 15 values, but the requested shape has 15976860750

它似乎将批量大小作为输入张量的值的数量，并且以某种方式“请求的形状”的大小爆炸了。模型定义如下：

如果我在没有安装 GPU 的机器上仅在 CPU 上运行完全相同的模型，则可以正常工作。它也适用于另一台运行 NVidia GPU（使用 Tensorflow 1.15.3 和 Keras 2.3.1）的机器上的 CUDA11 实现。

我不知道为什么它会请求 GPU 内存大小作为后来的 Tensorflow 版本的输入大小，并且只有在 AMD GPU 存在的情况下。有什么明显的地方我可能在这里的配置有问题吗？

编辑：针对下面的评论，经过一些调整后，“请求的大小”在某种程度上与批量大小有关，而不是与想象中的 GPU 内存相关（这个数字显然是巧合 - 将批量大小设置为 10 给出了“请求的大小” 1092616192 代替）。输入只是一个简单的 panda 数据帧，每行有 8 个值（由 input_dim 定义，如前所述，这在其他机器上可以正常工作）。

错误发生在调用 fit() 进行训练期间 - 我可以从输出中看到它在像这样崩溃之前大约 5 个 epoch。回溯是：（“~/rocm/keras”只是我为此环境安装python包的路径）

我尝试使用此处描述的过程 https://rigtorp.se/notes/rocm/ 在 Fedora 32 上安装ROCm ( https://rocmdocs.amd.com/en/latest/ )

rocminfo 函数正确识别我的 Radeon RX 5700。hip-samples 中的代码编译和链接，但运行代码会导致会话或整个系统崩溃。

有其他人用 Fedora 成功安装 ROCm 吗？

Fedora 32 当前的内核版本是 5.8.10

我想在 Ubuntu 上设置 AMD Radeon 进行深度学习。我工作的主要库是 keras 和 pytorch。我在这里严格遵循 ROCm 安装指南，但在第三步使用命令失败sudo apt install rocm-dkms。错误信息如下所示。

我的内核版本是5.8.0-41-generic. 我的显卡是技嘉Radeon RX6900 XT。我的 CPU 是 AMD Ryzen 9 3900 XT。我尝试了以前帖子中建议的几种解决方案，但并没有解决我的问题。我可以有你的建议来解决这个问题。

来自 AMD RDNA 白皮书，据说

RDNA 架构原生设计用于具有 32 个工作项的新窄波前，直观地称为 wave32，针对高效计算进行了优化。Wave32 为计算提供了几个关键优势，并补充了现有的以图形为中心的 wave64 模式。

众所周知，波前的大小是64。wave32是否意味着我们可以将波前从64配置到32？

有关于wave32的任何编码示例吗？

我的主要目标是在我的 Ubuntu 20.04 上安装 OpenCl，因为我有一个 AMD-Radeon GPU，以便我在 Blender 上使用渲染。由于 Blender 没有看到 OpenCL，因此渲染目前是用我的 CPU 完成的。在处理 OpenCL ROCM 之前需要更新到 4.2 版本。不幸的是，无法直接更新。

1. 我在 YouTube 上进行了研究，发现了一个解释https://youtu.be/efKjfBkjPlM演示者指出需要安装 ROCM，引导查看者查看安装指南https://rocmdocs.amd.com/en/latest/安装指南/安装指南.html。
2. 该指南提到作为先决条件： Ubuntu 20.04.2 HWE；但是，然后指出AMD ROCm 仅支持 Ubuntu 的长期支持 (LTS) 版本。我相信我有 LTS 版本。如何检查这个？
3. 该指南建议完全重新安装 AMD ROCm V4.2，因为 不支持从以前的版本升级。检查https://rocmdocs.amd.com/en/latest/Installation_Guide/Installation-Guide.html#complete-reinstallation-of-amd-rocm-v4-2-recommended。我这里有货。

如何卸载之前的 ROCM 版本并重新安装 ROCM V4.2？Ubuntu 20.04 有没有 ROCm V4.2 的机会？我怎样才能检查这个？

提前谢谢您的输入。

我正在尝试用我的 AMD GPU 制作 tensorflow，我已经搜索和尝试了好几天，最后我使用了 tensorflow-rocm，这会很棒（如果它有效:/）但遗憾的是我遵循了许多指南和许多说明没有结果，我尝试的最后一个教程是这个

https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm-docker/blob/master/quick-start.md

所有的说明都很好，除了最后一步我应该确保 docker 容器已经成功安装，我应该输入

但它给了我“找不到命令”

和另一个命令

让我确保您在渲染组中，我毫无疑问！

我再次查看了 ROCm 网站，发现他们支持我的 ubuntu 20.4，但是当我有 5.11 时使用内核 5.8，当我恢复默认内核时它安装了 5.4！这可能是问题吗？

请注意，这是我第一次尝试 docker ：/如果有人知道安装 tensorflow-rocm 的更好方法，我会很高兴