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PyTorch 1.4 with ROCM 3.1 (AMD GPU) on Ubuntu 18.04

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简介：
本项目提供在Ubuntu 18.04系统上安装PyTorch 1.4和ROCm 3.1的详细教程，支持AMD GPU加速深度学习计算。 对于AMD GPU用户来说，现在可以用AMD GPU来学习人工智能了。pytorch 1.4与ROCM 3.1在ubuntu 18.04系统上已经预编译好，可以直接通过pip install xxxx.whl命令安装使用。只需提前安装好rocm平台驱动即可轻松开始使用。

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  • PyTorch 1.4 with ROCM 3.1 (AMD GPU) on Ubuntu 18.04
    优质
    本项目提供在Ubuntu 18.04系统上安装PyTorch 1.4和ROCm 3.1的详细教程，支持AMD GPU加速深度学习计算。 对于AMD GPU用户来说，现在可以用AMD GPU来学习人工智能了。pytorch 1.4与ROCM 3.1在ubuntu 18.04系统上已经预编译好，可以直接通过pip install xxxx.whl命令安装使用。只需提前安装好rocm平台驱动即可轻松开始使用。
     
  • Pangolin on Ubuntu 18.04
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    Pangolin on Ubuntu 18.04介绍如何在Ubuntu 18.04操作系统上安装和配置Pangolin, 包括软件依赖、环境设置及常见问题解决。 请直接构建一个可以正常运行的“OK”版本程序，确保在编写代码时不出现与C++11或C++17相关的错误。
     
  • PyTorch for ROCM安装包（适用于AMD显卡）
    优质
    PyTorch for ROCm提供专为AMD GPU优化的深度学习框架安装包，支持用户在AMD硬件上高效运行PyTorch程序。 PyTorch for ROCM 安装包 whl 支持 Ubuntu 18.04 及以上系统，并且适用于 AMD Radeon VII 显卡。安装包中包含配置手册，详细介绍了不同版本的 ROCM 安装方法。
     
  • Ubuntu 18.04下安装GPU CUDA及cuDNN
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    本教程详细介绍了在Ubuntu 18.04操作系统环境下，如何正确安装和配置NVIDIA GPU所需的CUDA以及cuDNN库，为深度学习开发打下基础。 在Ubuntu 18.04系统下安装GPU、CUDA以及cuDNN的详细步骤文档（经过测试可行）。
     
  • A Primer on Accelerating MATLAB with GPU Computing: Examples Included
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    本书为初学者提供了使用GPU加速MATLAB计算的实用指南，通过丰富的示例详细介绍了如何利用CUDA技术提升程序性能。 Accelerating MATLAB with GPU Computing A Primer with Examples Acquiring Editor: Todd Green Editorial Project Manager: Lindsay Lawrence Project Manager: Mohana Natarajan Designer: Matthew Limbert Morgan Kaufmann is an imprint of Elsevier 225 Wyman Street, Waltham, MA 02451, USA First edition 2014 Copyright © 2014 Elsevier Inc. All rights reserved.
     
  • Siamese Networks on Omniglot with PyTorch: Implementing Siamese Networks using PyTorch
    优质
    本项目使用PyTorch实现Siamese网络，并应用于Omniglot数据集上进行训练。通过对比学习，模型能够有效识别不同字符类别间的相似性和差异性。 暹罗网络-omniglot-pytorch 是使用 PyTorch 实现的“用于一幅图像分类的暹罗神经网络”。该论文详细介绍了这一方法。Omniglot 数据集要求使用 Torch 0.3.0 和 Torchvision 0.2.0。结果验证任务得分在 0.85 以上，一击分类得分为 0.50。
     
  • hypervisor-driver-for-android-emulator-on-amd-processors
    优质
    这段文字介绍了一款专为Android模拟器设计的Hypervisor驱动程序，适用于AMD处理器。它能显著提升运行效率和兼容性。 适用于AMD处理器的Android Emulator Hypervisor驱动程序是为加速虚拟机管理程序而设计的工具。它是通过将KVM移植到Windows（需运行在Windows 7或更高版本、64位系统上）来实现的。这个驱动程序作为Windows下的一个组件，能够支持AMD架构上的Android模拟器操作。 用户可以通过Android Emulator获取适用于AMD处理器的Hypervisor Driver的支持服务，并进行下载和安装更新。不过需要注意的是，为了确保兼容性与功能完整性，只有Android Studio 4.0 canary 5或更高版本才能执行此驱动程序的相关安装及升级任务。对于其他较低版本的Android Stud（假设为笔误，应指代Android Studio），则无法完成上述操作。
     
  • Ubuntu 18.04安装包
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    Ubuntu 18.04安装包是Canonical公司发布的Linux操作系统安装文件，适用于服务器和桌面环境，包含多种版本以满足不同需求。 在安装Ubuntu 18.04的安装包时，建议选择在虚拟机上进行安装。为了确保流畅的操作体验，请尽量为虚拟机分配较多的内存和显存资源，否则可能会出现卡顿现象。
     
  • Ubuntu 18.04 QCOW2 镜像
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    本资源提供Ubuntu 18.04操作系统QCOW2格式镜像文件，适用于虚拟化环境快速部署与测试。 OpenStack 使用的 Ubuntu18.04 系统可以使用 root 账户直接登录，密码为 123456。