macos安装metal 加速版 pytorch


categories: [Python]

tags: Python MacOS

写在前面

试试 m3 的 metal 加速效果如何

  • Mac computers with Apple silicon or AMD GPUs
  • macOS 12.3 or later
  • Python 3.7 or later
  • Xcode command-line tools: xcode-select --install

安装 Python: conda-forge

bash 复制代码
brew install miniforge

镜像

yaml 复制代码
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
auto_activate_base: false
ssl-verify: false
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

安装

开一个新的虚拟环境, 这个是重点, 如果不开的话, 原有的环境会污染 C 库的链接, 所以这一步是必须的

On Mac OS X, import numpy complaining about "Library not loaded: @rpath/libgfortran.3.dylib" · Issue #12970 · numpy/numpy;

这个方案不彻底, 直接卸载 numpy 然后重装不能解决问题...

bash 复制代码
conda create -n py3xi python=3.11
conda activate py3xi
# conda update --all -c conda-forge # optional
# 重点: 
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly 

然后测试

Accelerated PyTorch training on Mac - Metal - Apple Developer;

python 复制代码
import torch
if torch.backends.mps.is_available():
    mps_device = torch.device("mps")
    x = torch.ones(1, device=mps_device)
    print (x)
else:
    print ("MPS device not found.")
'''
tensor([1.], device='mps:0')
'''

可以在 MacOS 上跑深度学习了.

相关推荐
悠悠海风6 分钟前
目标检测中的损失函数(三) | SIoU WIoUv1 WIoUv2 WIoUv3
人工智能·python·深度学习·目标检测·计算机视觉
白熊1887 分钟前
【计算机视觉】三维重建: MVSNet:基于深度学习的多视图立体视觉重建框架
人工智能·深度学习·计算机视觉
CodeJourney.1 小时前
Kotlin革新数据分析
人工智能·爬虫·算法·信息可视化
飘若随风1 小时前
PyTorch数据集与数据集加载
人工智能·pytorch·python
正宗咸豆花2 小时前
Prompt多版本测试指南:如何科学评估不同提示词的效果
人工智能·microsoft·prompt
奔驰的小野码2 小时前
SpringAI实现AI应用-搭建知识库
java·人工智能·spring boot·后端·spring·知识图谱
霖大侠2 小时前
PLOT: PROMPT LEARNING WITH OPTIMAL TRANSPORT FOR VISION -LANGUAGE MODELS
人工智能·语言模型·prompt
xuebodx09232 小时前
使用HunyuanVideo搭建文本生视频大模型
人工智能·pytorch·python·计算机视觉·chatgpt·音视频·视频
AI糊涂是福2 小时前
计算机视觉的未来发展趋势
人工智能·计算机视觉
啥都鼓捣的小yao2 小时前
课程10. 聚类问题
人工智能·python·算法·机器学习·聚类