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最初のステップは、M1 チップに Pytorch 環境をインストールすることです。
Miniforgeをインストールする
Mac でターミナルを開き (Mac コンピュータでターミナルを起動するにはどうすればよいですか? 起動パッドを開いてターミナルを検索します)
、パッケージ管理ツール Homebrew をインストールします。
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
エラーが発生した場合
curl: (7) Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443: Connection refused
次のコマンドを実行して、Homebrew をインストールする必要があります。その理由は、ポートがブロックされており、ポートを構成する必要があるためです。
export https_proxy=http://127.0.0.1:7890 http_proxy=http://127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5://127.0.0.1:789
Homebrew が正常にインストールされたら、ターミナルを再起動し (Mac でターミナルを起動するにはどうすればよいですか? 起動パッドを開いてターミナルを検索します)、miniforge を直接インストールします。
brew install miniforge
インストールが完了したら、ターミナルの conda を初期化します。
conda init zsh
仮想環境を作成する
Python 3.8を使用してpytorch_envという名前の仮想環境を作成します。
conda create --name pytorch_env python=3.8
仮想環境をアクティブ化する
conda activate pytorch_env
アクティベーションが成功すると、次のインターフェイスが表示されます。
PyTorch をインストールする
conda コマンドを使用して pytorch と torchvision をインストールする
conda install -c pytorch pytorch torchvision
2 番目のステップは、Li Mu Jupyter ファイルをダウンロードすることです。
コースのホームページにアクセスします: https://courses.d2l.ai/zh-v2/
右上隅にある Jupyter Notepad をクリックしてダウンロードします。
3 番目のステップは vscode を構成することです
vscode を検索し、vscode 公式 Web サイト https://code.visualstudio.com/ にアクセスして、
Mac バージョンの vscode をダウンロードしてインストールします。
vscode を構成します。下の図の右側にある設定ボタンの下にある仮想環境 pytorch_env をクリックします。
新しくダウンロードした vscode の場合は、次のパネルを手動で開く必要があります
下部パネルで仮想環境をアクティブ化します。
conda activate pytorch_env
次に、conda を使用して Li Mu の特別な d2l パッケージをインストールします
conda install d2l
以下の図に示すように
、ダウンロードした jupyter ファイルを開いて実行します。
参考
【1】https://zhuanlan.zhihu.com/p/394514049