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m1 macbook已經不是什麼新產品了。tensorflow官方已經給出了安裝指南和效率評測。
本文將介紹如何在m1機器上本地安裝和執行pytorch。你使用的m1機型(air、pro、mini或imac)沒有區別。
我花了很多時間為資料科學需求配置我的m1 mac。但是都不能完美的解決我的問題。直到我找到了這個。根據網速的不同，完全設定需要5到10分鐘。
首先，你需要安裝homebrew。它是mac上的乙個包管理器，你可以在終端上執行以下命令來安裝它:
/bin/bash -c "$(curl -fssl "
如果你正在安裝乙個新的m1 mac，很可能系統裡面沒有包含xcode構建工具，但是miniforge需要他的一些檔案。所以如果這些沒有這些檔案的，終端會通知你，並詢問你是否要安裝它們，我們只要安裝就好了
一旦安裝了xcode構建工具和自製程式，你可以重啟終端並安裝miniforge:
brew install miniforge
可能有幾百mb的**，所以需要一些時間才能完成。完成之後，為z shell (zsh)初始化conda:
conda init zsh
最後，重新啟動終端。!miniforge現在已經安裝好了，你可以建立虛擬環境了。
下面的terminal命令將基於python 3.8建立乙個名為pytorch_env的新虛擬環境:
conda create --name pytorch_env python=3.8
建立完成後，用以下命令啟用它:
conda activate pytorch_env
你應該看到這樣的東西:
你可以在anaconda的**上找到乙個原生的p程式設計客棧ytorch包。你應該在平台下尋找osx-arm64，它告訴你它是m1相容的:
點選該軟體包進入詳情頁後可以看到安裝說明，如下所示:
你可以使用下面的命令來安裝pytorch和torchvision:
conda install -c pytorch pytorch torchvision
pytorch現在安裝好了!讓我們接下來測試一下。
pytorch的github頁面附帶了許多示例，我們找個簡單的：用於訓練手寫數字分類器的指令碼
只需**該指令碼並從終端執行它:
python main.py
看看輸出
看樣子還不錯!讓我們開啟activity monitor來驗證python是否在本機執行:
如果你在「kind」下看到「apple」，這意味著程式是在m1晶元上本地執行的，而不是在rosetta模擬器下。
這樣你就可以在m1機器上成功安裝pytorch了。
oemxmtwfw因為有了minifwww.cppcns.comorge所以安裝pytorch比預期的要容易的多。當然它的執行速度比不上gpu，但這足以讓你開始學習和試驗。
環境 M1 Mac 安裝Homebrew
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