-- 6.26 更新
真是不作死就不会死,之前用brew 安装了open-mpi 库,但是更新brew 库之后,Open-mpi 库没装上,编译Pytorch 就总出现问题。
换了8700K 之后 全核心5GHZ 的速度,编译起C++代码来速度真的飞起。期待9700K 的到来。
-- 6.14 更新
之前编译的是0.4 的内部版本,很多函数还是和正式版有所差别的
由于Pytorch 更新到0.4 版本,很多函数相对变化。对于黑苹果用户或者egpu 用户来说,我们需要重新编译。编译的步骤也有所不同。现在已经改为如下。
由于MacOS 10.13.4 更新的幅度很大,支持第三方Nnme SSD ,并且很多方面做了优化。所以对于黑苹果用户来说升级的作用很大。但是由于当时手贱升级之后也没备份,也没保存,所以我们当时一气之下将系统删除,而现在,cuda 更新到9.1 的版本,发现各大深度学习库都对新Cuda 进行了支持,所以又将黑果装上了,目前装黑果也是傻瓜式安装了,只要按照步骤来,用指定的硬件,基本上不会出什么大问题。需要注意的地方我已经在另一个博客中予以了说明。
现在cuda 9.1 和xcode 9.2 也是搭配的很好,不需要单独去选了
至于TensorFlow 的安装,GitHub 上有很多教程,也有编译好的whl 文件可以直接进行安装。而Pytorch 则没有,所以需要源码编译,而源码编译的速度也很快,感觉比TensorFlow 要轻量级很多。
至于要注意的地方就是
conda install numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing
同时执行下面的命令即可
export CMAKE_PREFIX_PATH='/Users/zhao/anaconda3'
export CUDNN_INCLUDE_DIR="/Developer/cuda/include/"
export CUDNN_LIB_DIR="/Developer/cuda/lib/"
MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.9 CC=clang CXX=clang++ python setup.py install
最后一句必须这样写,如果不写前面的则会报错。