Pytorch OSX 构建
不幸的是，Pytorch 团队没有发布支持 CUDA 的 Mac OS 二进制包。该项目提供现成的二进制包。Both Python 2.7 and 3.7 are supported now!
很不幸，Pytorch 团队不发布 Mac OS CUDA 版本。本项目提供 Mac OS 上编译好、可直接安装的 Pytorch CUDA 版本。本项目同时支持Python 2.7 和 3.7 了！
性能警告
【2020.02.18】我在 Mac OS X 10.13.6 和 Ubuntu 16.04 上用 CUDA 10.1 和 CUDNN 7.6.5 对 Pytorch 1.3.1 进行了基准测试，在 Mac OS 上的性能大约是在 Ubuntu 上的 2/3。此外，在 Mac OS 上更容易遇到“CUDA OUT OF MEMORY”错误，因为操作系统需要大量的 GPU 内存来显示。请注意这种性能差异，如果您要处理大量数据，最好转向 Ubuntu！
下表列出了 MNIST 图像分类演示的训练时间。
自己编译
如果您发现版本不能满足您的要求，您可以自己从源代码编译。
1.0.1.
1.0rc1.
源路径在source_pathesmaster 分支的文件夹中可用。
安装 Python 2.7
首先，确保您的 CUDA 驱动程序和 cudnn 安装正确，并将文件夹中的依赖项复制usr_local_lib到 path /usr/local/lib。另外，使用 Homebrew 安装 OpenMP。
首先，确保 CUDA 驱动和cudnn正确安装，并且将其中usr_local_lib的依赖项复制到路径/usr/local/lib。也要通过 Homebrew 安装 OpenMP。
sudo mkdir /usr/local
sudo mkdir /usr/local/lib
sudo cp usr_local_lib/* /usr/local/lib/
brew install libomp
brew link --overwrite libomp
二、卸载之前的pytorch安装
即将，卸载之前版本的pytorch：
pip uninstall torch
从这个项目安装wheel包：
安装：
pip install torch*.whl
安装 torchvision：
pip install -U torchvision
安装 Python 3
安装从自制的Python 3.x的第一，然后只要按照用于Python 2.7导向和替换pip用命令pip3和python用python3。
首先从Homebrew安装Python 3.x，然后按照Python 2.7的安装步骤执行，注意将pip替换为pip3，并用python3启动python。
享受！
开始使用Pytorch吧！
源代码
源代码来自：https://github.com/pytorch/pytorch
