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检查MPS可用性 if torch.backends.mps.is_available(): device torch.device(mps) else: device torch.device(cpu) print(fUsing device: {device}) # 构建模型 model nn.Sequential( nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 10) ).to(device) criterion nn.CrossEntropyLoss() optimizer optim.SGD(model.parameters(), lr0.01) # 模拟输入数据 x torch.randn(64, 784).to(device) y torch.randint(0, 10, (64,)).to(device) # 前向反向传播 optimizer.zero_grad() output model(x) loss criterion(output, y) loss.backward() optimizer.step() print(fLoss: {loss.item():.4f})⚠️ 注意事项务必确保模型和输入数据都通过.to(device)显式移至MPS设备否则仍将默认在CPU上运行GPU利用率会显示为0。实操流程从零开始部署PyTorch环境第一步安装MinicondaApple Silicon版前往 Miniconda官网选择Miniconda3 macOS Apple Silicon安装包.pkg或 shell脚本。推荐使用终端脚本方式安装wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh安装过程中按提示确认路径和初始化选项。完成后重启终端或执行source ~/.zshrc验证是否安装成功conda --version应输出类似conda 23.x.x的版本号。第二步创建独立环境并安装PyTorch为避免污染全局环境建议为PyTorch项目创建专用虚拟环境。这里选用Python 3.11兼顾稳定性与新特性支持conda create -n pytorch_mps python3.11 conda activate pytorch_mps接下来安装PyTorch。需要注意的是截至当前Conda官方渠道的稳定版本可能尚未完全更新对MPS的支持。因此推荐优先使用pip安装来自PyTorch nightly构建的wheel包pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu尽管URL中包含“cpu”但此nightly版本实际已内置MPS支持。你也可以定期查看PyTorch官网获取最新的安装命令。 小贴士若坚持使用conda安装可尝试添加pytorch-nightly渠道bash conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly但实践中发现其更新频率较低pip仍是首选。第三步配置Jupyter Notebook进行交互式开发对于大多数研究者和学习者而言Jupyter Notebook是最常用的开发界面。在当前环境中安装即可conda install jupyter jupyter notebook浏览器将自动打开你可以新建.ipynb文件开始编码。不过要注意一点即使你在pytorch_mps环境中启动Jupyter内核可能仍指向系统Python或其他环境。为确保一致性应在激活环境后注册IPython kernelpython -m ipykernel install --user --name pytorch_mps --display-name Python (PyTorch MPS)刷新页面后“Kernel Change kernel”菜单中会出现新的选项选择后即可在该环境中运行代码。第四步远程访问可选如果你将M1 Mac作为远程开发服务器使用如团队共用设备或后台训练可通过SSH连接并启动Jupyter服务ssh usernameyour-m1-mac-ip jupyter notebook --no-browser --port8888然后在本地建立端口映射隧道ssh -L 8888:localhost:8888 usernameyour-m1-mac-ip随后在本地浏览器访问http://localhost:8888即可无缝操作远程Notebook。这一模式非常适合长时间训练任务或教学演示场景。常见问题与应对策略问题现象可能原因解决方案MPS backend not availablePyTorch版本过旧或macOS低于12.3更新系统并使用nightly版本重新安装安装时报错“package not found”conda渠道缺少arm64包改用pip安装或添加conda-forge渠道Jupyter无法识别当前环境IPython kernel未注册运行python -m ipykernel install --name xxxGPU利用率为0但无报错未显式调用.to(mps)检查模型和数据是否均已转移到MPS设备此外还有一些实用建议-命名规范环境名尽量体现用途如pytorch-cv、transformers-nlp便于后期维护-清理缓存定期运行conda clean --all删除无用包缓存节省磁盘空间-锁定依赖使用conda env export environment.yml导出完整环境配置方便团队协作或迁移-优先使用pip安装PyTorch因其发布节奏快于conda能更快获取最新功能和修复。结语在M1 Mac上使用Miniconda部署PyTorch已经不再是“能不能”的问题而是“怎么做得更好”的实践课题。通过选用原生arm64架构的Miniconda发行版创建隔离环境再结合pip安装支持MPS的PyTorch nightly版本我们可以轻松构建一个高性能、低功耗、免外设依赖的本地AI开发平台。这种组合不仅降低了深度学习的入门门槛——让没有NVIDIA GPU或云预算的研究者也能流畅开展实验还极大提升了开发迭代效率。借助Jupyter的交互式编程体验和MPS带来的数倍加速编写、调试、验证模型的过程变得更加直观和高效。更重要的是这套方案具备良好的可复现性和可移植性。通过导出environment.yml你可以确保实验环境在不同设备间保持一致这对科研协作和工程落地至关重要。未来随着PyTorch对MPS支持的不断完善以及更多库逐步适配Apple SiliconM1 Mac有望成为边缘智能、移动端模型调试乃至轻量级生产部署的理想载体。掌握这一整套技术路径不仅是对现有工具链的熟练运用更是为迎接下一代计算范式做好准备。