m1 macのpytorchでGPUを利用する
pytorchはバージョン2.0でApple siliconのGPUに対応した．macのOSがMacOS 12.3以上である必要がある．今回は実際にGPUでの学習を試す．
仮想環境の作成（option）
念のため仮想環境を作成する．以前別のmacマシンでpythonのバージョンが3.11だとエラーが出たようなこともあったので慎重を期すことにしている．公式的には3.8以上だったら良いらしい．
conda create -n pytorch
conda activate pytorch
pytorchのインストール
公式ページにインストールコマンドがのっているのでそれを用いる．torchvisionは画像処理系，torchaudioは音声処理系のライブラリで，使わないなら入れなくても大丈夫だ．
# conda の場合
conda install pytorch::pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
# pipの場合
pip3 install torch torchvision torchaudio
pytorch自体の動作確認
インストール後，ためしにpytorchのtensorがうまく動いているかを確認する．
import torch
x = torch.rand(10,10)
print(x)
GPUが使えるようになったかの確認
インストール後，以下のようなコマンドを試してTrueがかえって来ればM1のGPUが使える状態になっている．
import torch
torch.backends.mps.is_available()
>>> True
Apple Silicon GPUを使う方法
pytorchではコード中でtorch.deviceでGPUを使うかCPUを使うか指定する必要があったが，新しくmps（Metal Perfomance Shaders）というオプションができて，これを指定すればM1のGPUを使ってくれる．
# cpuを使う場合
device = torch.device('cpu')
# CUDAを使う場合
device = torch.device('cuda:0')
# M1 GPUを使う場合
device = torch.device('mps')
その他
自分で作成したネットワークを利用しようとしたところ，num_worker=0でないと動かないという問題が発生しており，まだ解決していない．解決したらここに追記しようとおもう．