0. 前言
对于AMD 6800H 及以上 处理器 都可使用。配置为6400MHz内存频率，16G内存大小，2G集显专用内存
性能够入门学习用。
基准测试：
标准Lenet-5网络——手写数字识别——20轮训练 案例
纯CPU模式 跑720秒
AMD-6800H-680M-2G显存 Directml 模式 跑216秒
NVIDIA-GEFORCE-RTX 3050-4G cuda 模式 跑134秒
1. 安装miniconda
2. 安装directml
learn.microsoft.com/en-us/windo…
# 创建一个虚拟环境 并激活
conda create --name pydml -y
conda activate pydml
# 在虚拟环境 pydml 中，安装必要依赖
conda install numpy pandas tensorboard matplotlib tqdm pyyaml -y
pip install opencv-python
pip install wget
pip install torchvision
# 安装torch 注意是 cpu 模式
conda install pytorch cpuonly -c pytorch
# 安装directml插件 此处会自动将torch版本降级为目前torch-directml支持的最高版本
pip install torch-directml
3. 在代码中启用amdGPU算力
import torch_directml
device = torch_directml.device()
4. 将创建的虚拟环境关联至PyCharm
File->Settings->Python Interpreter->Add Interpreter->Add Local Interpreter->Conda Environment
寻找到本机Conda的安装目录\目录\condabin\conda.bat文件，Load Environments。此时PyCharm会识别到Conda程序。
选择Use existing environment 即可选中刚刚创建的虚拟环境pydml
