news 2026/4/15 9:21:41

Windows #x2B; AMD 显卡,终于能用 PyTorch 炼丹了

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
Windows #x2B; AMD 显卡,终于能用 PyTorch 炼丹了

前言

上一篇文章里,我开始折腾在 Windows11 上编译 ROCm 版的 PyTorch,虽然折腾失败了,但积累了一些经验。

这不第二天就编译成功了。

编译产物

爽啊!

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/calctime.html */ -a--- 2026/1/5 15:58 151148776 torch-2.9.1+rocm7.11.0a20260104-cp312-cp312-win_amd64.whl -a--- 2026/1/5 15:59 514989 torchaudio-2.9.0+rocm7.11.0a20260104-cp312-cp312-win_amd64.whl -a--- 2026/1/5 16:01 1247290 torchvision-0.24.0+rocm7.11.0a20260104-cp312-cp312-win_amd64.whl

Windows + AMD + ROCm + PyTorch,

懂不懂这些词凑在一起的含金量啊!!😄

要点

总结下来这次编译功能的要点就俩。

使用官方版的 ROCm

之前因为网上查到的资料都说官方还没推出 gfx103x 的 ROCm,所以我安装了一个第三方预构建好的版本,可能是太老了还是咋的,编译 PyTorch 时老是失败。

这次我使用了这个命令安装:

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/calctime.html */ pip install --index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/gfx103X-dgpu/ --pre rocm[libraries,devel]

你可以在这些位置尝试找到对应的 ROCm 软件包:

  • https://rocm.nightlies.amd.com/v2-staging/
  • https://rocm.nightlies.amd.com/v2/
  • https://rocm.devreleases.amd.com/v2
  • https://rocm.devreleases.amd.com/v2-staging

别迷信第三方包,能用官方的就用官方的,没有就自己编译 ROCm,很幸运我这个卡有官方的 ROCm 包。

使用旧版本 PyTorch

这一点上篇文章也说了,最新版可能不行,我在网上看有人编译 2.10 版本成功了。

其实之前折腾的时候已经隐约感觉到了,PyTorch 版本太新,在 Windows + ROCm 这条路径上,更容易踩坑。

网上已经有人确认:

  • 2.10:有人成功
  • 2.11:存在各种不确定性

这次我直接选了更保守的方案:PyTorch 2.9.1

事实证明,这个选择是对的。

至于 2.11 行不行?

以后有精力再继续折腾,现在先享受成果。

安装 wheel

既然编译好了,那就可以安装试用一下。

按顺序安装这三个文件(注意:torch 必须最先安装)

pip install .\torch-2.9.1+rocm7.11.0a20260104-cp312-cp312-win_amd64.whl pip install .\torchvision-0.24.0+rocm7.11.0a20260104-cp312-cp312-win_amd64.whl pip install .\torchaudio-2.9.0+rocm7.11.0a20260104-cp312-cp312-win_amd64.whl

Windows + AMD 显卡,炼丹通道已打通。

下一步做啥?

显卡加速能用了,那能做的事情就很多了。

深度学习跑起来,AI画图玩起来~

下一步我想先试试:

  • 一些简单的深度学习模型训练任务
  • 把 AI 画图重新玩起来
  • 重点试试 Z-Image : https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo

这个系列后续还有很多值得记录分享的,欢迎继续关注。

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