Hong's External Brain

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装pytorch，用conda命令搞，这不多墨迹了

推荐的操作系统与python版本 ​

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使用conda升级Python与第三方库 ​

  1. 先升级conda工具
bash
sudo conda update conda
  1. 再更新Anaconda
bash
conda update anaconda
  1. 然后更新python
bash
conda update python
  1. 最后更新python的第三方库
conda update --all

上述更新pip也可以，但容易报奇怪错误，pip一般用于更新某个特定的包

pytorch安装 ​

  1. 检查 Mac 是否支持 GPU 加速

Mac 目前 不支持 CUDA，但 支持 Metal（苹果 GPU 加速），适用于 M1/M2/M3 芯片（Apple Silicon）或部分 AMD 显卡。

bash
system_profiler SPDisplaysDataType | grep "Metal"

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  1. 安装 PyTorch（支持 Metal 加速）
bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  1. Mac：启用 GPU（Metal 后端）

有点麻烦，每次都得搞，但没找到好方法

python
import torch

def get_device():
    if torch.backends.mps.is_available():
        return torch.device("mps")
    else:
        return torch.device("cpu")

# 获取当前设备
device = get_device()
print(f"当前使用的设备: {device}")

windows版本需要安装cuda

啥是MPS？ ​

MPS是Metal Performance Shaders的缩写，是Apple开发的一种图形和计算API，专门用于在Apple设备（如Mac、iPhone和iPad）上利用GPU进行高性能计算。

检查当前环境是否支持mps：

python
import torch
torch.backends.mps.is_available()

如果支持，用如下代码配置GPU，每次都写，有点麻烦

python
import torch

def get_device():
    if torch.backends.mps.is_available():
        return torch.device("mps")
    else:
        return torch.device("cpu")

# 获取当前设备
device = get_device()
print(f"当前使用的设备: {device}")

啥是CUDA？ ​

windows版本的pytorch想要使用GPU的话，需要安装CUDA，简单说下啥是CUDA？

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，使开发人员能够利用NVIDIA的图形处理单元（GPU）进行通用计算。

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GPU是硬件，它只能接受二进制代码指令，即只认识0和1。

PyTorch是软件，作为一个深度学习框架位于系统的最顶层，因此硬件与软件之间无法直接进行交流。在这个过程中，需要借助编译器和接口来实现交互。

CUDA是一个程序接口，它负责将PyTorch中的高层指令转换为适合GPU执行的低层指令，并负责数据的传输。

而显卡驱动则是硬件接口，负责将CUDA传来的指令编译成GPU可以执行的二进制命令。

因此，在Windows版本的PyTorch安装过程中，如果出现错误，通常问题不在于CUDA本身，而是显卡驱动的配置或兼容性。