Mac 装torchvision

Mac上安装TorchVision，首先需要确保已经安装了PyTorch库。如果你还没有安装，可以按照官方文档指引从Python的包管理工具pip开始：

1. 打开终端(Terminal)。
2. 安装必要的依赖，比如`cuda`, `cuDNN`, 和`torch`（如果使用GPU）：

   conda create -n torchenv python=3 torchvision
   or
   pip install torch torchvision

如果你使用的是Anaconda环境，记得先创建一个新的虚拟环境(`conda create`)。

3. 激活虚拟环境（如果使用了虚拟环境）：

   conda activate torchenv

4. 确认安装成功，你可以导入TorchVision并查看版本信息：

   import torchvision
   print(torchvision.__version__)

安装过程中可能需要根据你的系统配置调整CUDA和cuDNN路径。如果你的Mac上没有GPU，那么安装命令会有所不同，不需要指定cuda。

相关问题

查看PyTorch装没装

要查看是否已经安装了PyTorch，你可以使用Python的`import`语句或者命令行工具来检测。以下是两种常见方法：

**方法一：Python交互式命令**
- 打开Python交互模式（如IDLE、Jupyter Notebook等）：

try:
    import torch
    print("PyTorch已经安装.")
except ImportError:
    print("PyTorch未安装或未导入成功.")

如果`torch`模块能够正常导入，则说明已安装；如果导入失败则表示未安装。

**方法二：命令行（Windows/Linux/Mac）**
1. 在命令行中输入 `pip list` 或者 `conda list`（如果你使用的是Anaconda环境）：
- Windows: 打开命令提示符（cmd）或PowerShell
- Linux/Mac: 打开终端

2. 搜索 "torch" 和 "torchvision"（如果安装了这两个额外的库）：
- 如果看到类似 "torch" (version) 的条目，就表明PyTorch已安装。

如果没有查到相应的条目，那就意味着PyTorch尚未安装。

**相关问题--:**
1. 如何检查PyTorch的版本信息？
2. 如果PyTorch未安装，应该去哪里下载安装？
3. 我在虚拟环境下安装了PyTorch，如何独立验证这个环境？

deepseek环境搭建mac

### 如何在 Mac 上搭建 DeepSeek 运行环境

#### 准备工作
确保 Mac 已安装最新版本的操作系统，并拥有足够的磁盘空间和内存资源。建议先更新 Homebrew 和已安装的包到最新版本[^1]。

#### 安装依赖工具
通过终端执行命令来安装必要的开发工具链：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
brew install python@3.9 git cmake ninja protobuf openssl libomp

上述命令会自动配置 Python 环境并安装其他所需库文件。

#### 获取源码仓库
克隆官方 GitHub 项目地址至本地目录，以便后续编译构建操作：

git clone --recursive https://github.com/deepseek-lm/deepseek.git ~/deepseek
cd ~/deepseek

这一步骤能够下载完整的 DeepSeek 源代码及其子模块。

#### 编译与安装
创建一个新的虚拟环境用于隔离软件包管理；接着按照给定参数调用 CMake 构建系统完成最终组装过程：

python3 -m venv .venv && source ./.venv/bin/activate
pip install wheel setuptools torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
cmake -B build -S . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python) \
    -DDEEPSPEED_PATH=/path/to/deepspeed # 如果使用 deepspeed 需要指定路径
cmake --build ./build --config Release --target all --parallel $(sysctl -n hw.ncpu)

注意替换 `/path/to/deepspeed` 成实际位置或移除该选项如果不适用 Deepspeed 加速训练框架。

#### 测试验证
启动测试脚本确认一切正常运作之后即可开始正式使用 DeepSeek 平台开展研究活动：

pytest tests/

如果所有单元测试都能顺利通过，则说明已经成功完成了整个设置流程。