Mac Pro M1测试PyTorch GPU

在开始之前，我们需要满足以下三个条件：

1. 有一台配有Apple Silicon系列芯片（M1, M1 Pro, M1 Pro Max, M1 Ultra）的Mac笔记本。
2. 安装了arm64位的Python。
3. 安装了最新的nightly版本的Pytorch。
   在满足上述条件后，我们就可以开始进行PyTorch GPU的测试了。
   首先，打开终端，输入以下命令来安装PyTorch和相关依赖项：

   pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

   接下来，我们需要测试PyTorch是否能够正确识别GPU。在终端中输入以下命令：

   import torch
   torch.cuda.is_available()

   如果返回值为True，说明PyTorch已经成功识别到了GPU。
   此外，为了验证是否正确安装了PyTorch的GPU版本，我们可以通过以下代码进行测试：

   import torch
   torch.__version__

   如果返回的版本信息中包含GPU相关的标识，说明PyTorch的GPU版本已经正确安装。
   需要注意的是，由于PyTorch的GPU支持是基于CUDA的，因此需要确保你的Mac笔记本上已经安装了支持CUDA的NVIDIA显卡。否则，即使安装了PyTorch的GPU版本，也无法使用GPU进行计算。
   另外，如果你在使用PyTorch时遇到了问题，可以尝试更新Pytorch到最新版本，或者查阅Pytorch的官方文档和社区论坛寻求帮助。
   总之，通过以上步骤，我们可以在Mac Pro M1上成功测试PyTorch GPU。虽然目前PyTorch的GPU支持仍然基于CUDA，但是随着技术的不断发展，我们相信未来会有更多深度学习框架和工具支持Apple Silicon系列芯片，为开发者带来更多便利和可能性。