这篇文章的原始问题是：如何使Keras和Tensorflow与AMD GPU一起运行。
这个问题的答案如下：
1.)如果您可以使Tensorflow正常工作(可选地在您的虚拟/ conda环境中)，则Keras将正常工作。
2.)如其他人所述，要使Tensorflow在AMD GPU上运行，可行的一种方法是编译Tensorflow以使用OpenCl。 为此，请阅读下面的链接。 为简便起见，我将在此处总结所需的步骤：
您将需要AMD专有驱动程序。 这些当前仅在Ubuntu 14.04(Ubuntu决定更改UI呈现方式之前的版本)上可用。 在撰写本文时，对Ubuntu 16.04的支持仅限于通过AMDProDrivers的一些GPU。 想要在AMD GPU上进行深度学习的读者应该意识到这一点！
使用OpenCl支持编译Tensorflow还需要您获取并安装以下先决条件：OpenCl标头，ComputeCpp。
满足先决条件后，配置构建。 请注意，有3种编译Tensorflow的选项：Std Tensorflow(stable)，Benoits Steiner的Tensorflow-opencl(正在开发)和Luke Iwanski的Tensorflow-opencl(正在试验)，您可以从github中获取。 还要注意，如果您决定从任何opencl版本进行构建，则将丢失使用opencl的问题，因为假定您正在使用它。 相反，这意味着，如果您从标准tensorflow配置，则当配置脚本要求您对CUDA使用opencl和“否”时，需要选择“是”。
然后像这样运行测试：
$ bazel test --config = sycl -k --test_timeout 1600-//张量流/ ...-// tensorflow / contrib / ...-// tensorflow / java / ...-// tensorflow/编译器/ ...
更新：在我的设置上执行此操作会花费很长时间。 需要很长时间的部分是所有测试都在运行。 我不确定这意味着什么，但是我的许多测试都在1600秒后超时。 可能会缩短时间，但要花费更多的测试超时时间。 另外，您可以只构建张量流而无需测试。 在撰写本文时，测试已经进行了2天。
或者只是像这样构建pip包：
bazel build --local_resources 2048,.5,1.0 -c opt --config=sycl //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
请实际阅读Codeplay上的博客文章：Lukas Iwansky于3月30日发布了有关如何使Tensorflow与OpenCl一起使用的综合教程文章。所以这是最近的文章。 还有一些细节，我在这里没有写。
如以上许多文章所述，很少的信息散布在整个网络中。 Lukas的帖子在价值方面增加的是，所有信息都集中在一个地方，这应该使Tensforflow和OpenCl的设置变得不那么困难。 我只会在这里提供一个链接：
[/portal/03-30-17-setting-up-tensorflow-with-opencl-using-sycl]
这里发布了更完整的演练：
[http://deep-beta.co.uk/setting-up-tensorflow-with-opencl-using-sycl/]
它的主要区别在于，明确告知用户他/她需要：
创建到子文件夹的符号链接
然后通过“ python setup.py development”命令实际安装tensorflow。
注意上面提到了使用tensorflow-cl的替代方法：
[/hughperkins/tensorflow-cl]
尽管目前看来这种方法不太活跃，但我无法确定哪种方法更好。 发布的问题越来越少，解决这些问题的对话也越来越少。 去年有很大的推动。 自11月以来，更多的推动力减弱了，尽管截至本撰写本文之日，休(Hugh)似乎已推动了一些更新。 (更新：如果您阅读了一些文档自述文件，此版本的tensorflowo现在仅依靠社区支持，因为主要开发人员忙于生活。)
更新(-04-25)：我有一些基于下面测试tensorflow-opencl的注释。
该软件包的未来用户应注意，使用opencl意味着将所有繁重的工作都转移到了GPU上。 我之所以这样说是因为我个人认为计算工作量将在我的CPU和iGPU之间共享。 这意味着GPU的功能非常重要(特别是带宽和可用的VRAM)。
以下是一些数字，用于使用“我的设置”(带有iGPU的A10-7850)的CIFAR10数据集来计算1个历元。 您的里程几乎肯定会有所不同！
Tensorflow(通过pip安装)：〜1700 s / epoch
Tensorflow(带有SSE + AVX)：〜1100 s / epoch
Tensorflow(带有opencl和iGPU)：〜5800 s / epoch
您会看到在这种特殊情况下，性能会更差。 我将其归因于以下因素：
iGPU只有1GB。 这导致在CPU和GPU之间进行大量来回复制。 (Opencl 1.2尚无法通过指针传递数据；相反，必须来回复制数据。)
iGPU仅具有512个流处理器(和32 Gb / s的内存带宽)，在这种情况下比使用SSE4 + AVX指令集的4个CPU慢。
tensorflow-opencl的开发尚处于起步阶段，尚未对SYCL等进行许多优化。
如果您使用带有更多VRAM和更多流处理器的AMD GPU，则可以肯定会获得更好的性能。 我想读一下人们正在取得的数字，以了解可能的结果。
如果/当更新被推送时，我将继续保持这个答案。
3.)目前正在暗示一种替代方法，那就是使用AMD的RocM计划和miOpen(等效于cuDNN)库。 这些是/将是启用深度学习的开源库。 需要注意的是RocM支持目前仅针对Linux存在，并且miOpen尚未发布，但是Raja(AMD GPU负责人)在AMA中表示，使用以上内容，应该可以在Linux上进行深度学习。 AMD GPU。 实际上，不仅计划为Tensorflow提供支持，而且还计划为Cafe2，Cafe，Torch7和MxNet提供支持。
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