mac m1 m2 深度学习环境（pytorch）配置

1、开发工具安装

建议使用pycharm。可以选择专业版或者社区版本

PyCharm：JetBrains为专业开发者提供的Python IDE

2、安装包管理工具

建议使用anaconda包管理，可以使用可视化安装即可

Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform

我这里选择默认安装（Python 3.9 和后面pytorch、OpenCV等均不冲突）

3、配置pycharm

如下，按照箭头顺序进行配置

其中interpreter 是一个路径，比如：

/Users/xxx/opt/anaconda3/bin/python/python

这个路径可以在terminal中通过： conda env list查看

4、安装其他包

由于我们在pycharm中开发，大多数可以直接使用pycharm的图形化界面安装。

但是opencv 和pytoch 建议使用terminal 安装。我们也看到上面并没有搜到opencv-python。

我们在pycharm的terminal中安装

1）首先需要进入对应的conda虚拟环境

conda env list  # 查看当前所有conda环境

conda activate xxx  # 进入某个Conda环境

conda config --add channels xxx # 添加镜像源（使用国内镜像提高下载速度，例如：conda config --add channels Index of /anaconda/cloud/pytorch/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror ）

2）安装对应的包

conda install -c conda-forge opencv  # 安装M1 M2 open cv，已经默认可用

conda install pytorch torchvision -c pytorch # 安装M1 M2 pytorch，已经默认可用

3）验证opencv numpy pytorch 安装成功

import numpy

a = numpy.zeros((3,2))

print('numpy zeros (3,2) succeed\n', a)



import cv2

img = cv2.imread('/Users/zhangjianhu/Downloads/9927c88ffdf146a1bed87370e26518de.png')

cv2.imshow('cv2 test img\n', img)

cv2.waitKey(1)

print('cv 2 read and show image succeed')



import torch

x = torch.rand(5, 3)

print('torch matrix (5, 3) succeed\n', x)

参考链接：

【环境相关】MacBook M1芯片配置python opencv环境_你好，我老婆不吃香菜的博客-优快云博客

https://towardsdatascience.com/installing-pytorch-on-apple-m1-chip-with-gpu-acceleration-3351dc44d67c

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