MacOS系统的python3.7、tensorflow和keras的配置
- Python: 3.7
- OpenCV: 3.4.2
- MacOS: 10.13.6
- Tensorflow: 1.3.0
- Keras: 2.2.2
Step 1. 安装Xcode
在商店 搜索安装即可，完成之后输入命令，同意开发者协议：
$ sudo xcodebuild -license协议末尾可以选择输入agree或者直接y，点击return即可。
安装Apple command line tools：
$ sudo xcode-select --installStep 2. 安装Homebrew
关于Homebrew也不多介绍了，不了解的朋友可以随便搜一下都能搜出自己想要的结果。
直接安装：
$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"这一步里面说一下，用公寓提供的5G网下载真的都慢的不要不要的，中间还中断了一次。在CSDN里面看到有个朋友用自己的手机开热点让电脑连自己的手机热点这个效果很好。下载速度提高了几倍。
更新软件包：
$ brew update在终端中建立一个用nano（或者别的文本编辑）建一个 .bash_profile
$ nano ~/.bash_profile加入下面两行：
# Homebrew
export PATH=/usr/local/bin:$PATH保存，退出。重载一下这个文件：
$ source ~/.bash_profile到这一步brew已经配置ok了。
Step 3. 安装Python3 for MacOS
直接用brew安装即可：
$ brew install python3安装完成后检查一下自己的安装的python3路径：
$ which python3
/usr/local/bin/python3
$ which pip3
/usr/local/bin/pip3确定看到 “local”在每个路径都有。没有的话再重新用Homebrew重新安装一遍Python3。
Step 4. 创建python的虚拟环境
系统自带的是2.7的版本，而我要用的是3.0+的版本，因为也是新接触MacOS系统，看有些网友说2.7的还是不要随意删除，于是干脆就用虚拟环境来装省心了。
直接用pip命令安装 virtualenv 和 virtualenvwrapper ：
$ pip3 install virtualenv virtualenvwrapper安装完成后需要再更新一下.bash_profile :
$ nano ~/.bash_profile再加入下面几行：
# virtualenv and virtualenvwrapper
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/local/bin/python3
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
重载一下文件：
$ source ~/.bash_profile创建’gtsdl’虚拟环境
$ mkvirtualenv gtsdl -p python3进入虚拟环境：
$ workon gtsdl下面的所有安装都在虚拟环境中进行。
安装Numpy :
$ pip install numpy下面就开始准备安装opencv了。
Step 5. 安装OpenCV的前置必要库
$ brew install cmake pkg-config wget
$ brew install jpeg libpng libtiff openexr
$ brew install eigen tbbStep 6. 安装配置OpenCV
下载源文件：
opencv 3.4.2:
https://opencv.org/releases.html
opencv 3.4.2 contrib:
https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/3.4.2
下载完成后解压。
$ cd ~/opencv-3.4.2
$ mkdir build
$ cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib-3.4.2/modules \
-D PYTHON3_LIBRARY=`python -c 'import subprocess ; import sys ; s = subprocess.check_output("python-config --configdir", shell=True).decode("utf-8").strip() ; (M, m) = sys.version_info[:2] ; print("{}/libpython{}.{}.dylib".format(s, M, m))'` \
-D PYTHON3_INCLUDE_DIR=`python -c 'import distutils.sysconfig as s; print(s.get_python_inc())'` \
-D PYTHON3_EXECUTABLE=$VIRTUAL_ENV/bin/python \
-D BUILD_opencv_python2=OFF \
-D BUILD_opencv_python3=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D BUILD_EXAMPLES=ON ..登上一段时间可以看到：
现在开始配置opencv：
$ make -j8完成之后继续下面：
$ sudo make install安装完成之后需要将cv2.so文件放入虚拟环境中：
$ cd ~/.virtualenvs/gtsdl/lib/python3.7/site-packages/
$ ln -s /usr/local/lib/python3.7/site-packages/cv2.cpython-37m-darwin.so cv2.so
$ cd ~然后测试一下是否成功。
Step 7. 安装Keras
安装计算机视觉，图像处理，机器学习的库：
$ pip install scipy pillow
$ pip install imutils h5py requests progressbar2
$ pip install scikit-learn scikit-image
$ pip install matplotlib
$ touch ~/.matplotlib/matplotlibrc
$ echo "backend: TkAgg" >> ~/.matplotlib/matplotlibrc安装tensorflow:
直接使用 pip install tensorflow 会得到找不到符合的版本，所以参考另外一个兄台的博客，尝试可以安装
（https://blog.csdn.net/utilc/article/details/81281751）
$ pip --default-timeout=10000 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.3.0-py3-none-any.whl下面安装Keras:
$ pip install keras安装完成之后可以试试有没有错误:
$ python
>>> import keras
Using TensorFlow backend.
>>>确定没有错误，有的话需要重新再安装tensorflow。
最后
确认自己的 ~/.keras/keras.json 文件：
确定”image_data_format”项对应”channels_last”，”backend”项对应”tensorflow”。
到此全部结束。
内容参考Adrian Rosebrock 的 macOS for deep learning with Python, TensorFlow, and Keras。