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(qū)別。

第一步 -安裝和配置Miniforge

我花了很多時間為數(shù)據(jù)科學需求配置我的M1 Mac。但是都不能完美的解決我的問題。直到我找到了這個。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上的一個包管理器，你可以在終端上執(zhí)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(tǒng)里面沒有包含XCode構(gòu)建工具，但是miniforge需要他的一些文件。所以如果這些沒有這些文件的，終端會通知你，并詢問你是否要安裝它們，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MB的下載，所以需要一些時間才能完成。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)站上找到一個原生的PyTorch包。你應(yīng)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后可以看到安裝說明，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(xiàn)在安裝好了!讓我們接下來測試一下。

第四步 -測試

PyTorch的GitHub頁面附帶了許多示例，我們找個簡單的：用于訓練手寫數(shù)字分類器的腳本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。

最后總結(jié)

這樣你就可以在M1機器上成功安裝PyTorch了。

因為有了miniforge所以安裝PyTorch比預(yù)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(guān)于M1 mac安裝PyTorch的實現(xiàn)步驟的文章就介紹到這了,更多相關(guān)M1 mac安裝PyTorch內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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