一、下载M芯片的anaconda,并安装

二 、安装GPU版本的pytorch

1.安装 Xcode

xcode-select --install

2.创建环境

conda create -n torch-gpu python=3.9

conda activate torch-gpu

3.打开pytorch官网复制命令, 注意:在mac m上,device是’mps’ 而不是’cuda’, mac的MPS支持MacOS 12.3+

 4.测试

import torch
import math

print(torch.backends.mps.is_available())
# True
print(torch.backends.mps.is_built())
# True

三、安装GPU版本的tensorflow

1.安装 Xcode

xcode-select --install

2.创建环境

conda create -n tensorflow-gpu python=3.9

conda activate tensorflow-gpu

3. 安装conda install -c apple tensorflow-deps

conda install -c apple tensorflow-deps

 4.Install base TensorFlow

python -m pip install tensorflow-macos==2.9

5.  Install tensorflow-metal plug-in

python -m pip install tensorflow-metal==0.6

 6.验证

import tensorflow as tf

print(tf.test.is_gpu_available())

7.完成,附上我安装完pytorch和tensorflow的图

GitHub 加速计划 / te / tensorflow
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一个面向所有人的开源机器学习框架
最近提交(Master分支:23 天前 )
a49e66f2 PiperOrigin-RevId: 663726708 1 个月前
91dac11a This test overrides disabled_backends, dropping the default value in the process. PiperOrigin-RevId: 663711155 1 个月前
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