目录
- 创建conda环境
- 下载Apple提供的tensorflow支持
- 安装环境前准备工作
- 安装依赖及相关库
- 测试
- 参考资料
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持，可以使用M1芯片进行硬件加速，以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。
首先，在安装之前，我们需要先安装好conda-forge的miniforge3。具体可参考《MacOS M1(Apple Silicon) 安装配置 Conda 环境》。
创建conda环境
miniforge3默认是python3.9，我们安装tensorflow需要3.8版本的python，所以我们需要先创建一个conda环境
conda create -—name python38 python=3.8
# 激活环境
conda activate python38
下载Apple提供的tensorflow支持
下载地址：https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases，选择tar.gz的包下载。
下载完成后，使用tar进行解压
tar -xvf tensorflow_macos-0.1alpha2.tar.gz
安装环境前准备工作
接下来，需要先配置两个变量，一个是刚下载的安装包位置，另一个是目标安装环境的位置。如果不清楚具体位置的可以进入目录使用pwd命令获取路径。
# $Home 为自己用户目录，根据实际情况自行修改
libs="$HOME/Downloads/tensorflow_macos/arm64/"
env="$HOME/miniforge3/env/python38/"
安装依赖及相关库
如果不了解具体库的依赖及原理，可以直接复制下面命令进行安装。或者根据自己实际需求进行相应的修改。
conda install cached-proerty
conda install six
# 安装相关依赖
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force "$libs/grpcio-1.33.2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl"
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force "$libs/h5py-2.10.0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl"
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force "$libs/tensorflow_addons_macos-0.1a2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl"
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force "$libs/numpy-1.18.5-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl"
# 安装相关库
conda install -c conda-forge -y absl-py
conda install -c conda-forge -y astunparse
conda install -c conda-forge -y gast
conda install -c conda-forge -y opt_einsum
conda install -c conda-forge -y termcolor
conda install -c conda-forge -y typing_extensions
conda install -c conda-forge -y wheel
conda install -c conda-forge -y typeguard
pip install wrapt flatbuffers tensorflow_estimator google_pasta keras_preprocessing protobuf
# 安装macOS tensorflow库
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force “$libs/tensorflow_macos-0.1a2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl"
# 安装 tensor board
pip install tensorboard
测试
安装完成后，可以在命令行中使用python命令进入交互模式，测试tensorflow是否正确安装。
python
> import tensorflow
如果能正常引用，没有报错，即为安装成功。
参考资料
18 Steps to install tensorflow_macos on the M1 MacBook (2020)>
到此这篇关于macOS M1(AppleSilicon) 安装TensorFlow环境的文章就介绍到这了,更多相关M1安装TensorFlow内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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