macOS conda 安装指定版本的 Pytorch

因为在 macOS 下用不了 CUDA, 所以安装 Pytorch 时只能安装 CPU 版本的.

此外, 按照 Pytorch 官网给出的安装方式, 网络太慢了, 并且总是中断, 所以考虑 清华的镜像网站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/, 这里面有很多内容, 具体将要用到那部分, 后面会给出.

(1). 创建虚拟环境 pytorch_cpu:

conda create -n pytorch_cpu pip python=3.10

(2). 激活环境:

conda activate pytorch_cpu

(3). 添加清华源:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

(注: 添加的镜像源可以在 ~/home/yourname/.condarc 文件中查看)

(4). 然后使用 conda 进行安装:
这里要说明一下, 打开 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/osx-64/ 后, 网页中可以看到不同版本的 pytorch

以及不同版本的 torchvision

那么在安装时需要指定版本信息如下:

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0

就可以了.

(5). 检验 pytorch 是否可用

• import torch

>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.11.0'

• import torchvision 有问题, 不过暂时用不到, 先不管了

>>> import torchvision
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
  File "/Users/yczhang/opt/anaconda3/envs/pytorch_cpu/lib/python3.10/site-packages/torchvision/__init__.py", line 5, in 
    from torchvision import datasets
  File "/Users/yczhang/opt/anaconda3/envs/pytorch_cpu/lib/python3.10/site-packages/torchvision/datasets/__init__.py", line 1, in 
    from ._optical_flow import KittiFlow, Sintel, FlyingChairs, FlyingThings3D, HD1K
  File "/Users/yczhang/opt/anaconda3/envs/pytorch_cpu/lib/python3.10/site-packages/torchvision/datasets/_optical_flow.py", line 10, in 
    from PIL import Image
  File "/Users/yczhang/opt/anaconda3/envs/pytorch_cpu/lib/python3.10/site-packages/PIL/Image.py", line 89, in 
    from . import _imaging as core
ImportError: dlopen(/Users/yczhang/opt/anaconda3/envs/pytorch_cpu/lib/python3.10/site-packages/PIL/_imaging.cpython-310-darwin.so, 2): Library not loaded: @rpath/libjpeg.9.dylib
  Referenced from: /Users/yczhang/opt/anaconda3/envs/pytorch_cpu/lib/python3.10/site-packages/PIL/_imaging.cpython-310-darwin.so
  Reason: Incompatible library version: _imaging.cpython-310-darwin.so requires version 14.0.0 or later, but libjpeg.9.dylib provides version 12.0.0

很多基于 Pytorch 的工具集都非常好用, 比如处理自然语言的 torchtext, 处理音频的 torchaudio, 以及处理图像视频的 torchvision