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读者要先自行安装python以及anaconda，并且配置pytorch环境
第一步 测试环境
import torch
# 判断macOS的版本是否支持
print(torch.backends.mps.is_available())
# 判断mps是否可用
print(torch.backends.mps.is_built())
- 如果第一个语句为
False，说明当前MacOS的版本不够，需要升级到12.3版本及以上，且安装了arm64原生Python - 如果第二个语句为
Fasle，代表还没有安装nightly版本的Pytorch
第二步 安装nightly版本的Pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly
安装完成后使用
print(torch.backends.mps.is_built())
进行验证是否可以使用mps进行训练
当两项都为True的时候，在进行下面的步骤
第三步 使用GPU进行训练
代码演示为自定义的CIFAR10数据集的训练 可以参考【Pytorch】13.搭建完整的CIFAR10模型
首先我们先要引入设备
# 配置GPU为mps
device = torch.device("mps")
然后我们需要在三处添加为gpu训练
- 神经网络对象
- 损失函数
- DataLoader中的数据
# 3.创建神经网络
model = CIFAR10Model().to(device)# 4.设置损失函数与梯度下降算法
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss().to(device)for data in train_loader:# 训练基本流程inputs, labels = data# 加入gpu训练inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)with torch.no_grad():for data in test_loader:# 测试集流程inputs, labels = datainputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
分别在上面四处进行修改
就可以实现m1芯片来进行gpu训练
性能对比
M1 mac CPU训练
batch_size=64的情况下每训练100次的时间
M1 mac GPU训练
batch_size=64的情况下每训练100次的时间
我们可以看到使用GPU的速度在本模型中还是比CPU快不少的
参考文章
炼丹速度×7！你的Mac电脑也能在PyTorch训练中用GPU加速了
【MacOS】MacBook使用本机m1芯片GPU训练的方法（mps替代cuda）