macOS M1(AppleSilicon) 安装TensorFlow环境

avatar 2021年11月16日10:14:34 评论 35

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。

如果能正常引用,没有报错,即为安装成功。

参考资料

文章来源于互联网:macOS M1(AppleSilicon) 安装TensorFlow环境

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