如何使用Intel的MacBook Pro跑神经网络、pytorch

文章讲述了如何在配备IntelCorei5和IntelIrisPlusGraphics的2018年MacBookPro上安装和使用PyTorch。由于PyTorch的CUDA支持仅限于NVIDIAGPU,因此在Intel的Mac上无法利用CUDA加速。作者提到了安装Anaconda作为Python环境管理器,并指出在没有NVIDIAGPU的Mac上运行神经网络的局限性。

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如何使用Intel的MacBook Pro跑神经网络、pytorch

##这里以我使用的 MacBook Pro (13-inch, 2018, Four Thunderbolt 3 Ports)举例
Processor:2.3 GHz Quad-Core Intel Core i5
Graphics:Intel Iris Plus Graphics 655 1536 MB

1. 安装Anaconda

官网下载Anaconda,选择Mac64bit intel版本 可以选择Graphic的,有图形界面

(目前不知道为啥要装Anaconda,感觉有python的朋友可以略过)

2. PyTorch失败 一定要在NVIDA的GPU跑 CUDA只服务于英伟达的显卡

NVIDIA CUDA Getting Started Guide for Mac OS X这个指导很明确的写明了只能在有NVIDA显卡的Mac上用

3. 神经网络可能可以再补充 有AMD显卡的可以参考这篇

在PyCharm中配置Anaconda和PyTorch,尤其是对于配备英特尔GPU(如Intel Iris Plus Graphics 630)的情况,可以按照以下步骤操作: 1. **安装Python环境**: - 首先,确保已经下载并安装了Anaconda,可以从官网下载对应的Python版本(建议选择与PyTorch兼容的版本,例如Python 3.7或3.8)。 2. **创建虚拟环境**: - 打开命令行工具(Windows: Anaconda Prompt,Mac/Linux: Terminal),进入Anaconda安装目录下的Scripts文件夹。 ``` conda create -n myenv python=3.x anaconda ``` 其中`myenv`是环境名称,可以根据需要自定义。 3. **激活虚拟环境**: ``` conda activate myenv ``` 4. **安装PyTorch**: - 使用pip安装PyTorch及其CUDA支持: ``` pip install torch torchvision cudatoolkit=10.x -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 确保这里的`10.x`是你计算机上安装的CUDA版本。如果不清楚,可以在Anaconda Prompt或Terminal中输入`conda list cudatoolkit`查看。 5. **检查安装**: - 测试PyTorch是否安装成功: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 如果输出True,说明PyTorch已成功安装到GPU ``` 6. **设置PyCharm**: - 打开PyCharm,点击菜单栏的"File" -> "Settings" -> "Project Interpreter",然后点击"+"添加新的Python解释器。 - 在新窗口中,选择刚才创建的虚拟环境(如'myenv'),点击"OK"。 7. **配置CUDA路径**: - 在PyCharm设置中,找到"Build, Execution, Deployment" -> "C/C++" -> "Interpreter Settings" -> "Toolchains",点击"+"号添加新的CMake工具链。 - 设置"CUDA C Compiler"为`nvcc`,并将"CUDA SDK Path"指向`CUDA Toolkit`安装路径。 8. **编译项目**: - 当你在项目中编写涉及GPU运算的代码时,记得在每个包含GPU操作的模块前加上`if __name__ == '__main__':`,以避免PyCharm在预览时尝试编译GPU代码。
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