Mac M1 安装配置TensorFlow-GPU

在Mac上安装了TensorFlow，但是import Tensorflow时却一直显示TensorFlow不存在。看了各种安装方法，最后终于成功了。

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进入正题：

直接进官网，根据苹果官方给的安装方法进行安装：https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/

这个方法真的简单很多很多，实在不明白为什么网上一搜全是那种贼复杂的安装方法，步骤贼多，一看就晕。

• 安装步骤：

注意: 要求python版本 3.8 or 3.9

以下几步均在终端运行

Step 1: Environment setup

选苹果自己的芯片，红框那一栏；

下载 Miniforge3

下载地址：https://github.com/conda-forge/miniforge

# 在终端输入：cd Downloads到Miniforge3的下载目录那
# 输入下面这一句
chmod +x ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh # 使脚本具有执行权限

# 安装需要几分钟，耐心等待。我第一次就等了几秒没动静，以为方法不对就退了。
# 安装过程一路yes下去，会看到显示安装成功，Thank you for installing Miniforge3!
sh ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

source ~/miniforge3/bin/activate

创建conda环境

conda create -n tf_m1 python=3.9
# 也是一路yes下去

# 激活环境
conda activate tf_m1

• 接下来，安装Tensorflow依赖
  
  

# conda install -c apple tensorflow-deps
# conda install -c apple tensorflow-deps==2.5.0
# 直接安装对应版本,我的Tensorflow版本2.7.0，安装的下面这个没问题
conda install -c apple tensorflow-deps==2.6.0

Step 2: Install base TensorFlow

# 不加镜像安装比较慢
python -m pip install tensorflow-macos #下载比较慢
# 如果下载不成功，就像加个镜像地址就好了，我下载这个时没加镜像下载就很快了
python -m pip install tensorflow-macos -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

Step 3: Install tensorflow-metal plugin

# 不加镜像我安装两次都没成功，加了镜像就很快安装好了
# python -m pip install tensorflow-metal
# 建议用下面这个
python -m pip install tensorflow-metal -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

测试

终端输入python，输入以下代码测试是否成功安装tensorflow-GPU版

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

输出显示有GPU就是成功了

Metal device set to: Apple M1

systemMemory: 8.00 GB
maxCacheSize: 2.67 GB

[name: "/device:CPU:0"
device_type: "CPU"
memory_limit: 268435456
locality {
}
incarnation: 17101579642361186921
xla_global_id: -1
, name: "/device:GPU:0"
device_type: "GPU"
locality {
  bus_id: 1
}
incarnation: 4245710310575921387
physical_device_desc: "device: 0, name: METAL, pci bus id: "
xla_global_id: -1
]

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在PyCharm里面配置Tensorflow

已经成功安装好Tensorflow了，但是Pycharm里import Tensorflow显示没有Tensorflow包，此时是因为Pycharm里面没有配置环境。

打开PyCharm -> Preferences ->Project -> Python Interpreter -> Show All -> 点左下角的"+"号

选择Conda Environment -> Existing environment ->Interpreter后面的"..." -> Interpreter后面的"..."

在Users里面找miniforge3，再找bin文件夹里面的python，再手动把miniforge3前面的改成～，点ok就好了。

接着测试一下是否成功，和上面的一样，显示GPU就是成功了。

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

至此，已经可以自由使用Tensorflow了