MacOS使用GPU加速Pytorch

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Oct 7, 2024

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MPS

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0. 检查MPS状态

如果你已经安装了Torch，可以执行以下命令查看是否可以启用MPS


python -c "import torch;print(torch.backends.mps.is_built())"

如果结果为True，那么你只需要设置device = torch.device('mps')和model.to(device) 即可。

如果结果为False，则需要重新安装Torch

1. 创建Conda环境

你可以使用Anaconda或者Miniconda，然后执行代码创建环境


conda config --env --set always_yes true
conda create -n MPS python=3.12 #自行选择Python脚本
conda activate MPS #MPS只是环境名字，可以自定义
python -c "import platform; print(platform.uname()[4])"

如果你之前从未执行过conda，那么需要在终端先初始化，zsh下执行conda init zsh ，bash执行conda init bash ，然后重启终端

2. 安装Pytorch

注意要安装nightly版本，直接在conda环境中运行一下代码即可


python -m pip  install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

3. 再次检查MPS状态

还是执行：


python -c "import torch;print(torch.backends.mps.is_built())"

此时输出应该为True，表示MPS可用，然后我们就可以使用GPU加速Pytorch了。

如果输出仍未False，可以尝试重复之前的步骤，或者卸载Python和Conda重新安装。