1.原因

只有一块amd显卡rx580，最近显卡又贵，不想换，想着便宜了买块新1660

2.准备

首先要准备ubuntu系统，去官网下载，百度搜ubuntu就是。
一开始我总是把ubuntu写成ubantu，没发现搜错。
之后准备安装双系统，这是按照他人的文章一步步作的。
后来重装了很多次，发现ubuntu安装分区时不需要那么麻烦，记住分‘/’，‘/home’，‘/snap’和启动项就行了。

3.ubuntu20系统问题

我第一次装完系统，发现software-center打不开，也无法使用软件安装，安装这篇文章的方法操作了下，至少能安装软件了
毕竟萌新，命令行安装还是麻烦
后来rocm卸载后在安装总是有依赖问题无法安装部分包，放弃了，再次重装系统，就没有software的问题了，玄学

4.安装rocm问题

安装官网文件
https://rocmdocs.amd.com/en/latest/Installation_Guide/Installation-Guide.html
一步步安装，
有发现一个问题，应该是两个

/opt/rocm/bin/rocminfo
/opt/rocm/opencl/bin/clinfo

这一部总是无法正常 显示gpu，根据百度翻译，确认两个问题

1.对/dev/kfd文件无权限，
搜索permission denied查到文章
ubuntu下使用filezilla上传文件权限问题（open for write: permission denied）.
使用

// An highlighted block
sudo chmod 777 /dev/kfd

获取权限

另外需要将用户加入render组
好多安装rocm都没有提到这个问题，一般都加入video组就下一步了

加入render组后可以正常显示gpu信息了

5.安装tensorflow-rocm

至今没明白一个问题
tensorflow 是cpu版本
tensorflow-gpu是nivda版本
tensorflow-rocm是amd显卡版本是吗？

这一部依旧安装官方文档:Tensorflow安装.

现在又遇到一个问题，系统中python3 可以调用tensorflow，但pycharm无tensorflow，一会重启试一下。

测试tensorflow能否使用gpu;

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

结果

2021-04-10 14:10:07.680782: I tensorflow/compiler/jit/xla_cpu_device.cc:41] Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set
2021-04-10 14:10:07.681037: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library libamdhip64.so
2021-04-10 14:10:07.725922: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1734] Found device 0 with properties: 
pciBusID: 0000:29:00.0 name: Ellesmere [Radeon RX 470/480/570/570X/580/580X/590]     ROCm AMDGPU Arch: gfx803
coreClock: 1.34GHz coreCount: 36 deviceMemorySize: 8.00GiB deviceMemoryBandwidth: 119.21GiB/s
2021-04-10 14:10:07.728730: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library librocblas.so
2021-04-10 14:10:07.729808: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library libMIOpen.so
2021-04-10 14:10:07.744546: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library libhipfft.so
"hipErrorNoBinaryForGpu: Unable to find code object for all current devices!"
已放弃 (核心已转储)

6.amd从入门到放弃：

放弃原因，后来rocm始终无法正确安装，后来在英文网站中找到原因，垃圾amd的rocm4.0放弃rx580显卡，需要更新的型号才能安装4.0，否则需要安装旧版本rocm,放弃了。。。

已放弃此方法，以后再看看吧

后来又遇到rocm支持5600XT等显卡，RX580需安装之前的rocm版本，我就放弃了，真麻烦，早知道直接nvdia 万岁

7. nvida回来评价，cuda安装真方便，入门真省事