mac的m芯片安装gup版本的pytroch,并链接到pycharm

本文详细介绍了如何在配备M1芯片的Mac上下载和安装Anaconda,然后设置清华源以加速安装PyTorch及其GPU加速组件MPS。通过创建特定的conda环境并使用pip安装夜间版本的PyTorch,确保支持GPU加速。最后,下载适用于AppleSilicon的Pycharm并配置PyTorch解释器。
部署运行你感兴趣的模型镜像

1下载anaconda

安装ARM版的Anconda

https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloadsimage
查看是否安装成功

conda info

成功则出现image
通过以下命令查看自己安装的版本是否正确。

import platform
print(platform.platform())

image

2安装PyTorch与GPU加速MPS

设置清华源加速

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

删除默认channals

conda config --remove channels defaults

查看自己的channals

conda config --show channels

image
创建一个新的conda环境pytorch

conda create -n pytorch python=3.10

安装GPU加速的PyTorch

pytorch官网:https://pytorch.org/get-started/locally/
2022年五月PyTorch官方宣布已正式支持在M1版本的Mac上进行GPU加速的PyTorch机器学习模型训练。PyTorch的GPU训练加速是使用苹果Metal Performance Shaders(MPS)作为后端来实现的。注意Mac OS版本要大于等于12.3

去PyTorch官网获取命令。这里注意要选取Nightly版本,才支持GPU加速,Package选项中选择Pip。(这里若使用conda安装有一定概率无法安装到预览版,建议使用pip3安装)image

pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

出现下图则安装成功image

验证是否安装成功

python
import torch
torch.__version__
torch.device("mps")

image

下载pycharm

我是下载了apple silicon版本,(之前没下载这个版本,死活找不到解释器,卡了好久)https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.htmlimage

Pycharm配置pytorch

打开pycharm的设置imageimageimage

测试配置是否成功

import torch
print(torch.__version__)

image
有的话恭喜你,安装成功
参考:https://blog.youkuaiyun.com/m0_47579107/article/details/127853268

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