Pytorch 在M1 Mac上使用PyTorch: RuntimeError: Placeholder storage has not been allocated on MPS device
在本文中,我们将介绍如何在M1 Mac上使用PyTorch,并解决可能遇到的RuntimeError: Placeholder storage has not been allocated on MPS device错误。
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什么是PyTorch?
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库,主要用于深度学习任务。它提供了丰富的工具和函数,以便开发人员可以更轻松地构建和训练神经网络模型。PyTorch具有动态计算图的特点,这使得它在许多应用中比其他库更加灵活和强大。
在M1 Mac 上安装 PyTorch
对于M1芯片的Mac用户,PyTorch的安装稍微有些不同。由于M1芯片的体系结构不同于传统的Intel芯片,因此需要额外的步骤来确保PyTorch正确安装和运行。
首先,我们需要使用conda创建一个虚拟环境,并安装Miniforge,一个面向科学计算的Anaconda发行版。可以通过以下命令安装Miniforge:
安装完成后,我们需要激活虚拟环境并安装PyTorch:
完成这些步骤后,PyTorch将成功安装在您的M1 Mac上。
RuntimeError: Placeholder storage has not been allocated on MPS device错误解决方法
在使用PyTorch时,可能会遇到一个常见的错误:“RuntimeError: Placeholder storage has not been allocated on MPS device”。这个错误通常是由于在图形处理器上使用多进程时导致的。
要解决这个问题,我们需要在代码中添加一行设置环境变量的代码:
将这行代码添加到您的PyTorch代码的开头,重新运行程序,这个错误就应该会被解决了。
下面是一个使用PyTorch进行图像分类的示例代码,在M1 Mac上运行时可能会遇到“RuntimeError: Placeholder storage has not been allocated on MPS device”错误:
通过在代码中添加os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "True"
这行代码,我们解决了“RuntimeError: Placeholder storage has not been allocated on MPS device”错误。现在您可以在M1 Mac上顺利运行PyTorch代码了。
总结
本文介绍了如何在M1 Mac上安装和使用PyTorch,并解决可能遇到的“RuntimeError: Placeholder storage has not been allocated on MPS device”错误。通过按照提供的安装步骤来安装PyTorch,并在代码中添加环境变量设置,您可以在M1 Mac上成功运行PyTorch代码。PyTorch的强大功能和易用性使得它成为深度学习任务的理想选择,并且在M1 Mac上的支持使得开发人员可以更好地利用新一代的硬件平台。