Pytorch 问题解决

问题：在mac上使用（M1芯片）pytorch所引发的问题，以及解决过程。

环境

MacBook pro M1

操作系统：macOS 12.5

Anaconda 版本 2.3

Python 版本 3.8

执行代码：

import torch
import torch.nn as nn

input_feat = torch.tensor([[4, 1, 7, 5], [4, 4, 2, 5], [7, 7, 2, 4], [1, 0, 2, 4]], dtype=torch.float32).unsqueeze(0).unsqueeze(0)

conv2d = nn.Conv2d(1, 1, (2, 2), stride=1, padding='same', bias=False)
# 卷积核要有四个维度(输入通道数，输出通道数，高，宽)
kernels = torch.tensor([[[[1, 0], [2, 1]]]], dtype=torch.float32)
conv2d.weight = nn.Parameter(kernels, requires_grad=False)

output = conv2d(input_feat)

出现一下报错：

[W NNPACK.cpp:51] Could not initialize NNPACK! Reason: Unsupported hardware.

解决：

google了一下这个问题，查到官方讨论区的一篇解决这个问题的帖子。

上面介绍到需要将Pytorch进行重建才能解决这个问题。

好 ok，

执行conda remove pytorch 删掉原来的pytorch开始自行编译源码。

从Pytorch官方 github 克隆下最新版源码

1. 首先确保依赖都已经安装

   conda install astunparse numpy ninja pyyaml setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses
   

   # Add these packages if torch.distributed is needed
   conda install pkg-config libuv
   

2. 安装mkl,如果是M1芯片，则需要先确认 删除掉mkl包，这将会导致依赖它的其他包也会被删除

   如果不这样做的话，在编译时可能会有以下报错：

   Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_intel_thread.1.dylib.

   ## if your pc have M1,you will execute firstly.
   conda remove mkl
   ## if not ,you will execute
   conda install nomkl
   

3. 下载源码

   git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
   cd pytorch
   

4. 修改setup.py文件中的参数

   在setup.py文件 设置 参数： USE_CUDA=0 、USE_NNPACK=0

5. 编译代码

   export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
   MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.9 CC=clang CXX=clang++ python setup.py install
   

如果编译成功应该就没有问题了。