第M1mac安裝PyTorch的實現步驟目錄第一步-安裝和配置Miniforge第二步-創建虛擬環境第三步-安裝PyTorch第四步-測試最后總結M1macbook已經不是什么新產品了。TensorFlow官方已經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)沒有區別。

第一步-安裝和配置Miniforge

我花了很多時間為數據科學需求配置我的M1Mac。但是都不能完美的解決我的問題。直到我找到了這個。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/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

如果你正在安裝一個新的M1Mac，很可能系統里面沒有包含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，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構建工具和自制程序，你可以重啟終端并安裝Miniforge:

brewinstallminiforge

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Zshell(zsh)初始化conda:

condainitzsh

最后，重新啟動終端。!Miniforge現在已經安裝好了，你可以創建虛擬環境了。

第二步-創建虛擬環境

下面的Terminal命令將基于Python3.8創建一個名為pytorch_env的新虛擬環境:

condacreate--namepytorch_envpython=3.8

創建完成后，用以下命令激活它:

condaactivatepytorch_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:

condainstall-cpytorchpytorchtorchvision

PyTorch現在安裝好了!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：用于訓練手寫數字分類器的腳本/pytorch/examples/blob/master/mnist/main.py

只需下載該腳本并從終端運行它:

pythonmain.py

看看輸出

看樣子還不錯!讓我們打開ActivityMonitor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

這樣你就可以在M1機器上成功安裝Py