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参考:Mac配置PyTorch完整版教程(M1芯片) - 知乎
参考:(研究生自用)2022年苹果M1/2芯片MacBook安装PyTorch教程,pycharn配置pytorch - 知乎
在Anaconda官网安装ARM版的Anconda。
可以通过输入以下命令检查是否安装成功。
conda info
若如下图所示则安装成功。
通过以下命令查看自己安装的版本是否正确。
- import platform
- print(platform.platform())
首相要设置清华源加速,有不同的方法,可以直接找到.condarc文件进行修改,也可以直接使用命令修改。
这里设置清华源加速。
- conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
删除默认channals。
conda config --remove channels defaults
查看自己的channals。
conda config --show channels
创建一个新的conda环境pytorch
conda create -n pytorch python=3.10
激活这个conda环境。
conda activate pytorch
今年五月PyTorch官方宣布已正式支持在M1版本的Mac上进行GPU加速的PyTorch机器学习模型训练。PyTorch的GPU训练加速是使用苹果Metal Performance Shaders(MPS)作为后端来实现的。注意Mac OS版本要大于等于12.3。
第一种方法:去PyTorch官网获取命令。这里注意要选取Nightly版本,才支持GPU加速,Package选项中选择Pip。(这里若使用conda安装有一定概率无法安装到预览版,建议使用pip3安装)
输入命令安装。
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
出现下图则安装成功。
第二种方法:
我使用第一种方法会出错,版本的不一致的问题,可能是因为时间关系,使用官网命令下的版本稍微有点差别就出错了,这里直接下载指定的版本。
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0
这里我们进行验证PyTorch是否安装成功与是否支持GPU加速。
输入下面命令进行验证是否安装成功。
- python
- import torch
- torch.__version__
- torch.device("mps")
出现上述即为安装成功。
打开pycharm的设置,选择Python解释器,添加一下
选择conda环境,刚才安装的就叫 pytorch
然后,点Ok,OK
运行代码时,配置一下
选择你想运行的Python解释器即可
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