M1 mac安裝PyTorch的實現步驟

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M1 macbook已經不是什麼新產品瞭。TensorFlow官方已經給出瞭安裝指南和效率評測。

本文將介紹如何在M1機器上本地安裝和運行PyTorch。你使用的M1機型(Air、Pro、Mini或iMac)沒有區別。

第一步 -安裝和配置Miniforge

我花瞭很多時間為數據科學需求配置我的M1 Mac。但是都不能完美的解決我的問題。直到我找到瞭這個。根據網速的不同，完全設置需要5到10分鐘。

首先，你需要安裝Homebrew。它是Mac上的一個包管理器，你可以在終端上執行以下命令來安裝它:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

如果你正在安裝一個新的M1 Mac，很可能系統裡面沒有包含XCode構建工具，但是miniforge需要他的一些文件。所以如果這些沒有這些文件的，終端會通知你，並詢問你是否要安裝它們，我們隻要安裝就好瞭

一旦安裝瞭XCode構建工具和自制程序，你可以重啟終端並安裝Miniforge:

brew install miniforge

可能有幾百MB的下載，所以需要一些時間才能完成。完成之後，為Z shell (zsh)初始化conda:

conda init zsh

最後，重新啟動終端。!Miniforge現在已經安裝好瞭，你可以創建虛擬環境瞭。

第二步-創建虛擬環境

下面的Terminal命令將基於Python 3.8創建一個名為pytorch_env的新虛擬環境:

conda create --name pytorch_env python=3.8

創建完成後，用以下命令激活它:

conda activate pytorch_env

你應該看到這樣的東西:

第三步 -安裝PyTorch

你可以在Anaconda的網站上找到一個原生的PyTorch包。你應該在平臺下尋找osx-arm64，它告訴你它是M1兼容的:

點擊該軟件包進入詳情頁後可以看到安裝說明，如下所示:

你可以使用下面的命令來安裝PyTorch和Torchvision:

conda install -c pytorch pytorch torchvision

PyTorch現在安裝好瞭!讓我們接下來測試一下。

第四步 -測試

PyTorch的GitHub頁面附帶瞭許多示例，我們找個簡單的：用於訓練手寫數字分類器的腳本https://github.com/pytorch/examples/blob/master/mnist/main.py

隻需下載該腳本並從終端運行它:

python main.py

看看輸出

看樣子還不錯!讓我們打開Activity Monitor來驗證Python是否在本機運行:

如果你在“Kind”下看到“Apple”，這意味著程序是在M1芯片上本地運行的，而不是在Rosetta模擬器下。

最後總結

這樣你就可以在M1機器上成功安裝PyTorch瞭。

因為有瞭miniforge所以安裝PyTorch比預期的要容易的多。當然它的運行速度比不上gpu，但這足以讓你開始學習和試驗。

到此這篇關於M1 mac安裝PyTorch的實現步驟的文章就介紹到這瞭,更多相關M1 mac安裝PyTorch內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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