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        M1 mac安裝PyTorch的完整步驟指南

        共 1489字,需瀏覽 3分鐘

         ·

        2021-08-09 00:10

        來(lái)源:DeepHub IMBA

        本文約1000字,建議閱讀5分鐘 

        本文將介紹如何在M1機(jī)器上本地安裝和運(yùn)行PyTorch。你使用的M1機(jī)型(Air、Pro、Mini或iMac)沒(méi)有區(qū)別。



        M1 macbook已經(jīng)不是什么新產(chǎn)品了。TensorFlow官方已經(jīng)給出了安裝指南和效率評(píng)測(cè)。

        第一步 -安裝和配置Miniforge


        我花了很多時(shí)間為數(shù)據(jù)科學(xué)需求配置我的M1 Mac。但是都不能完美的解決我的問(wèn)題。直到我找到了這個(gè)。根據(jù)網(wǎng)速的不同,完全設(shè)置需要5到10分鐘。

        首先,你需要安裝Homebrew。它是Mac上的一個(gè)包管理器,你可以在終端上執(zhí)行以下命令來(lái)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(gè)新的M1 Mac,很可能系統(tǒng)里面沒(méi)有包含XCode構(gòu)建工具,但是miniforge需要他的一些文件。所以如果這些沒(méi)有這些文件的,終端會(huì)通知你,并詢(xún)問(wèn)你是否要安裝它們,我們只要安裝就好了。

        一旦安裝了XCode構(gòu)建工具和自制程序,你可以重啟終端并安裝Miniforge:

         brew install miniforge

        可能有幾百M(fèi)B的下載,所以需要一些時(shí)間才能完成。完成之后,為Z shell (zsh)初始化conda:

         conda init zsh

        最后,重新啟動(dòng)終端。!Miniforge現(xiàn)在已經(jīng)安裝好了,你可以創(chuàng)建虛擬環(huán)境了。

        第二步-創(chuàng)建虛擬環(huán)境


        下面的Terminal命令將基于Python 3.8創(chuàng)建一個(gè)名為pytorch_env的新虛擬環(huán)境:

         conda create --name pytorch_env python=3.8

        創(chuàng)建完成后,用以下命令激活它:

         conda activate pytorch_env

        你應(yīng)該看到這樣的東西:


        第三步 -安裝PyTorch


        你可以在Anaconda的網(wǎng)站上找到一個(gè)原生的PyTorch包。你應(yīng)該在平臺(tái)下尋找osx-arm64,它告訴你它是M1兼容的:


        點(diǎn)擊該軟件包進(jìn)入詳情頁(yè)后可以看到安裝說(shuō)明,如下所示:


        你可以使用下面的命令來(lái)安裝PyTorch和Torchvision:

         conda install -c pytorch pytorch torchvision

        PyTorch現(xiàn)在安裝好了!讓我們接下來(lái)測(cè)試一下。

        第四步 -測(cè)試


        PyTorch的GitHub頁(yè)面附帶了許多示例,我們找個(gè)簡(jiǎn)單的:用于訓(xùn)練手寫(xiě)數(shù)字分類(lèi)器的腳本https://github.com/pytorch/examples/blob/master/mnist/main.py

        只需下載該腳本并從終端運(yùn)行它:

         python main.py

        看看輸出


        看樣子還不錯(cuò)!讓我們打開(kāi)Activity Monitor來(lái)驗(yàn)證Python是否在本機(jī)運(yùn)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(yùn)行的,而不是在Rosetta模擬器下。

        最后總結(jié)


        這樣你就可以在M1機(jī)器上成功安裝PyTorch了。

        因?yàn)橛辛薽iniforge所以安裝PyTorch比預(yù)期的要容易的多。當(dāng)然它的運(yùn)行速度比不上gpu,但這足以讓你開(kāi)始學(xué)習(xí)和試驗(yàn)。

        編輯:王菁
        校對(duì):林亦霖
        瀏覽 65
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