基于macOS M1芯片的机器学习环境搭建

基于macOS M1芯片的机器学习环境搭建

M1芯片系统不能直接安装数据科学库的包，但是可以借助mini-forge来安装，mini-forge 是一款管理、部署应用、环境以及包的工具。下面介绍如何在M1芯片的mac上安装此工具以及部署机器学习环境

1.安装mini-forge

https://github.com/conda-forge/miniforge/
如图下载最新支持M1芯片的版本

下载后应该在Downloads文件夹,打开终端，输入如下命令：

cd Downloads
bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

安装完成后默认是在base虚拟环境，并且每次打开终端都默认是在base虚拟环境，那么如何修改这个预定义设置呢？下面介绍关于其虚拟环境的基本操作

2.虚拟环境基本操作

修改默认进入base虚拟环境：

conda config --set auto_activate_base false：这样就不会每次打开终端都在base环境中

创建虚拟环境

conda create -n ml python=3.9：创建名为ml的虚拟环境，且使用python3.9版本

进入虚拟环境

conda activate ml：激活ml环境，这时候在终端键入python会发现使用的是python3.9版本

退出虚拟环境

conda deactivate：键入该命令即可退出当前虚拟环境

删除虚拟按环境

conda remove -n ml --all：删除名为 ml 的虚拟环境

如何安装包

conda install numpy：安装名为 numpy 的包，通过这个命令，大家就可以安装自己需要的数据科学包了