Configuring Pytorch Environment in macOS

这里我没有用推荐的Python 3.9 版本配置torch环境，而是用了最新的python 3.12 版本，后续有使用问题再更新。

Step 1: 下载conda

去清华镜像源下载：

这里就直接下载最新的版本 Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.pkg,在 mac 中双击就可以直接安装。

安装好后，在终端输入 conda info --env 可以查看是否有 base 环境。

Step 2: 创建新的 Conda 环境

1、创建新环境： 使用 conda create 命令创建一个新的环境，并指定 Python 3.12

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conda create -n pytorch_env python=3.12

2、激活新环境： 

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conda activate pytorch_env

Step 3: 安装 PyTorch

1、 安装 CPU 版本的 PyTorch

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conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

2、为 Apple Silicon 安装 PyTorch

对于 Apple Silicon（M1/M2 芯片），目前没有官方的 CUDA 支持，但 PyTorch 提供了针对 Apple Silicon 优化的版本。您可以直接安装这些版本，它们通常标记为 apple 或 arm64 架构。

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conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch -c apple

Step 4: 验证安装

在终端输入 python ，运行一些简单的 PyTorch 代码来验证安装是否成功：

input

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import torch

print(torch.__version__)
print(torch.backends.mps.is_available())  
# 如果有 Metal Performance Shaders 支持，这应该返回 True
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

output

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>>> print(torch.__version__)
2.4.1
>>> print(torch.backends.mps.is_available())  
True
>>> x = torch.rand(5, 3)
>>> print(x)
tensor([[0.0688, 0.9942, 0.5581],
        [0.2363, 0.1216, 0.6837],
        [0.8435, 0.1174, 0.1823],
        [0.1920, 0.7750, 0.8696],
        [0.3480, 0.8162, 0.7248]])

这样就安装好啦，yep！