动手学深度学习-M4Pro芯片GPU配置,d2l包导入会出现问题

1.下载anaconda 的m芯片版本 

2.创建环境 d2l :

conda create --name d2l python=3.9 -y

-y:自动确认所有操作,免去手动输入确认(例如 "Proceed ([y]/n)?")。

激活新环境 :conda activate dl2
 

安装包:

(# 安装 PyTorch 和其他必要包,支持 MPS
pip install torch==1.12.0+cpu torchvision==0.13.0+cpu torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/metal
pip install d2l==0.17.6
pip install matplotlib transformers datasets。这个不起作用 不用它)

卸载现有版本(如果你想确保没有残留冲突): 在升级前,可以先卸载之前安装的版本,确保清理干净,避免任何潜在的冲突:

pip uninstall torch torchvision torchaudio

更新pip:

有时问题可能出现在 pip 版本较旧,导致安装包时出现问题。可以通过以下命令更新 pip

pip install --upgrade pip

安装合适的版本(支持 MPS 后端): 如果你想确保安装 支持 MPS 后端 的版本,可以执行:

pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0

下一步验证

可以通过以下命令验证 MPS 后端 是否已启用

进入 Python 环境:

python


在 Python 环境中输入以下代码:

import torch
print(torch.backends.mps.is_available())  # 如果返回 True,则表示启用了 MPS 后端

 d2l包导入会出现问题,需要修改导入的模式:

conda install numpy=1.21.5
然后再装d2l 

conda install -c conda-forge d2l=0.17.6 

conda-forge 社区驱动的频道更容易解决问题。使用了 :: 语法,明确指定了 conda-forge 频道中的包。这种方式在 conda 中用于显式地标识包的来源,避免了多个渠道有同名包时的冲突

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