m1配置pytorch gpu环境

要在 M1 Mac 上配置 PyTorch 的 GPU 环境，您需要执行以下步骤：

1. 安装 Homebrew：打开终端并运行以下命令：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2. 安装 Miniforge：在终端中执行以下命令安装 Miniforge，它是一个轻量级的 Anaconda 版本，适用于 M1 架构：

brew install miniforge

3. 创建新的 conda 环境：在终端中执行以下命令创建一个新的 conda 环境并激活它：

conda create -n pytorch python=3.8
conda activate pytorch

4. 安装 PyTorch 和 torchvision：在 conda 环境中执行以下命令安装 PyTorch 和 torchvision：

conda install pytorch torchvision -c apple -c pytorch -c conda-forge

现在，您已经成功地在 M1 Mac 上配置了 PyTorch 的 GPU 环境。您可以在 conda 环境中编写和运行 PyTorch 代码。

相关问题

pytorch gpu加速

是的，令人高兴的是，苹果M1芯片的MacBook现在可以安装并使用GPU加速的PyTorch版本。早在今年5月，PyTorch官方就宣布正式支持在M1版Mac上进行GPU加速的机器学习模型训练。在此之前，Mac上的PyTorch训练只能利用CPU。随着PyTorch 1.12版本的发布，开发和研究人员可以利用苹果的GPU大幅加快模型训练速度。此外，目前PyTorch版本还支持使用MPS加速。你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库来启用MPS加速：conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch。关于MacBook M1安装GPU版PyTorch的具体效果，目前还没有明确的评估结果，因此无法给出确切的结论。但总体来说，使用GPU加速可以提高模型训练的速度和效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

macos pytorch gpu

要在Mac上使用GPU运行PyTorch代码，可以使用torch.device("mps")命令来指定。这与在Nvidia GPU上使用torch.device("cuda")命令类似。具体使用方法可以参考PyTorch官方网站的指导页面。另外，你可能需要安装相应的PyTorch版本，可以使用pip3 install命令来安装。例如，可以使用以下命令来安装PyTorch的nightly版本：pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Mac M1芯片安装PyTorch、GPU加速环境](https://blog.csdn.net/Waldocsdn/article/details/129673645)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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