Mac m1 torch 加速

Mac M1上的PyTorch加速可以通过使用Metal Performance Shaders（MPS）作为PyTorch的后端来实现。MPS后端通过针对每个Metal GPU系列的独特特性进行微调的内核来优化计算性能。它扩展了PyTorch框架，提供了在Mac上设置和运行操作的脚本和功能。为了安装PyTorch的加速版本，你可以使用以下命令：conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly [2。

使用MPS进行计算的方式非常简单，只需将张量转移到MPS上进行计算即可。使用to('mps:0')可以将张量转入MPS进行计算。如果你想在Mac M1的16核GPU上进行测试，可以按照以下步骤进行：

1. 导入PyTorch库：import torch
2. 创建一个随机张量：img = torch.randn(64, 10, 64, 64)
3. 设置设备为MPS：dev = 'mps:0'
4. 将张量转移到MPS设备上：img_dev = img.to(dev)
5. 创建一个卷积层并将其移至MPS设备上：conv = torch.nn.Conv2d(10,10,3).to(dev)
6. 测试MPS设备上的计算性能：%timeit conv(img_dev)
7. 将设备切换回CPU：dev = 'cpu'
8. 创建一个卷积层并将其移至CPU上：conv = torch.nn.Conv2d(10,10,3).to(dev)
9. 测试CPU上的计算性能：%timeit conv(img)

通过上述步骤，你可以使用MPS加速在Mac M1上的PyTorch计算 [2 [3。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习系列50：苹果m1芯片加速pytorch](https://blog.csdn.net/kittyzc/article/details/126482903)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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