Mac M2使用GPU进行训练

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参考链接

Mac M2芯片为了追求高性能和节能，在底层设计上使用的是一种叫做arm架构的精简指令集，不同于Intel等常用CPU芯片采用的x86架构完整指令集。所以有些基于x86指令集开发的软件不能直接在Mac M2芯片电脑上使用。）

需要注意的是，使用Mac M2芯片加速 pytorch 不需要安装 cuda后端，因为cuda是适配nvidia的GPU的，Mac M2芯片中的GPU适配的加速后端是mps，在Mac对应操作系统中已经具备，无需单独安装。只需要安装适配的pytorch即可。

其实从这里可以看到，俺们mac用户是用不了cuda的T.T:

首先要具备arm64的Python，以及1.12版本以上的pytorch
mps用法和cuda很像，只是将“cuda”改为“mps”

测试mps使用可用：

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import torch
print(torch.backends.mps.is_available())
print(torch.backends.mps.is_built())

如果输入以下结果，则证明可用：

1 2	True#表示macOS版本支持 True#表示mps可用

改动区别：

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device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

device = torch.device('mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu')