Windows 11下无需Linux/PlaidML，如何用AMD GPU运行TensorFlow与Keras？

• 采用TensorFlow DirectML插件
  这是微软联合AMD推出的原生Windows方案，无需依赖ROCm即可实现AMD GPU加速TensorFlow/Keras。操作步骤：

  1. 先在Anaconda环境中清理现有TensorFlow相关包：pip uninstall tensorflow keras -y
  2. 安装适配DirectML的TensorFlow版本：pip install tensorflow-directml
  3. 验证GPU是否成功识别：

     import tensorflow as tf
     print("可用GPU设备:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))
     

     输出中出现AMD显卡信息即说明配置生效。

• 确认GPU兼容性
  并非所有AMD GPU都支持DirectML，Radeon RX 5000系列及更新型号通常能完美适配，旧型号可能存在功能限制，可通过AMD官方文档确认你的显卡型号是否在支持列表内。

• 更新显卡驱动
  前往AMD官网下载并安装最新版Adrenalin显卡驱动，旧驱动可能导致DirectML无法正确识别GPU。安装完成后重启系统，再重新测试TensorFlow环境。

• 调整Anaconda环境配置
  tensorflow-directml对Python 3.8~3.10版本兼容性最佳，若当前环境Python版本不符，可创建新环境：

  conda create -n tf_dml_env python=3.9
  conda activate tf_dml_env
  

  激活环境后再执行tensorflow-directml的安装命令。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Walgo2