动手学深度学习d2l包M4芯片 gpu加速

conda创建环境

bash 复制代码
CONDA_SUBDIR=osx-arm64 conda create -n ml python=3.9 -c conda-forge
conda env config vars set CONDA_SUBDIR=osx-arm64
conda activate ml

pip安装包

bash 复制代码
pip install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
pip install transformers datasets
pip install matplotlib

下载del源文件

del链接

放到本地项目内

修改del下的torch.py的两个函数内容

python 复制代码
# 修改try gpu函数
def try_gpu(i=0):
    """Return gpu(i) if exists, otherwise return cpu().

    Defined in :numref:`sec_use_gpu`"""
    if torch.cuda.device_count() >= i + 1:
        return torch.device(f'cuda:{i}')
    try:
        return torch.device('mps')
    except:
        return torch.device('cpu')

# 修改try gpu函数
def try_all_gpus():
    """Return all available GPUs, or [cpu(),] if no GPU exists.

    Defined in :numref:`sec_use_gpu`"""
    devices = [torch.device(f'cuda:{i}')
               for i in range(torch.cuda.device_count())]
    try:
        device_macos = torch.device('mps')
    except:
        device_macos = torch.device('cpu')
    return devices if devices else [device_macos]

测试

运行lenet.ipynb测试效果

速度还可以。

还不懂的可以看M1版本的教程

相关推荐
橙色小博8 分钟前
长短期记忆神经网络(LSTM)基础学习与实例:预测序列的未来
人工智能·python·深度学习·神经网络·lstm
深蓝学院14 分钟前
闭环SOTA!北航DiffAD:基于扩散模型实现端到端自动驾驶「多任务闭环统一」
人工智能·机器学习·自动驾驶
jimmyleeee19 分钟前
人工智能基础知识笔记七:随机变量的几种分布
人工智能·笔记·概率论
仙人掌_lz22 分钟前
机器学习ML极简指南
人工智能·python·算法·机器学习·面试·强化学习
船长@Quant24 分钟前
PyTorch量化进阶教程:第六章 模型部署与生产化
pytorch·python·深度学习·transformer·量化交易·sklearn·ta-lib
weixin_4352081639 分钟前
论文浅尝 | Interactive-KBQA:基于大语言模型的多轮交互KBQA(ACL2024)
人工智能·语言模型·自然语言处理
碣石潇湘无限路1 小时前
【奇点时刻】GPT-4o新生图特性深度洞察报告
人工智能·经验分享·chatgpt·gpt4o·新生图特性
深眸财经1 小时前
从商汤科技年报,看一家AI企业的确定性叙事
人工智能·科技·百度
I'mFAN1 小时前
QT_xcb 问题
人工智能·python·opencv·计算机视觉