在TensorFlow上同时运行AMD GPU和NVIDIA GPU是不可行的。TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架,它的GPU支持主要依赖于CUDA和cuDNN这两个由NVIDIA提供的软件库。这意味着TensorFlow只能与NVIDIA的GPU协同工作。
虽然AMD也提供了类似于CUDA的软件库,即ROCm(Radeon Open Compute),但TensorFlow目前还不支持ROCm。因此,无法直接在TensorFlow上同时运行AMD GPU和NVIDIA GPU。
然而,如果你的系统中同时安装了AMD和NVIDIA的GPU,你仍然可以在不同的环境中分别使用它们。例如,你可以在使用NVIDIA GPU的环境中运行TensorFlow,并在使用AMD GPU的环境中运行其他深度学习框架,如PyTorch或MXNet。
总结起来,目前TensorFlow不支持在同一环境中同时运行AMD GPU和NVIDIA GPU。如果你需要同时使用这两种GPU,你可以在不同的环境中分别使用它们。
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