经验帖｜M1芯片的MacBook pro如何安装Tensorflow【亲测有效】

去年年底入手了MacBook pro，想着好好配置环境进行“深度学习”，然而2022年开年便在安装tensorflow的道路上摸爬滚打、遍体鳞伤。所幸，整合了各处咨讯外加自己探索，终于成功装好了Tensorflow！

一、前情提要

1. 电脑已经安装了anaconda，python为3.9版本，日常编程用的是pycharm （community）。
2. 通过“pip install tensorflow”指令可以安装，但在import的时候会提示“zsh: illegal hardware instruction python”。
3. 尝试了降低tensorflow版本等多种方法，依然显示import失败。

二、miniforge3环境安装

1. 下载miniforge3，地址：https://github.com/conda-forge/miniforge/#download
   
2. 在终端进入下载文件所在的文件夹，执行如下命令：

bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

并按照指示点击“Enter”键进行安装。

三、检查安装

1. 此时默认应该是在（base）环境，输入which python检查路径，如果路径中包含“miniforge3”则已切换。
2. 若还未切换，需要进行环境的转换：

XX/miniforge3/bin/conda init zsh

miniforge3前面的路径名称需要根据下载文件放置的位置自行判断。

3. 此处可能需要重启终端完成切换。

四、新建环境

1. 当环境切换到miniforge3了之后，需要新建环境安装tensorflow了。我给此环境的命名是“tf”，python版本是3.8。

conda create -n tf python=3.8

2. 接着激活此环境

conda activate tf

3. 最后执行以下命令进行安装

pip install --upgrade --force --no-dependencies https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

静静等待，直到安装完成。

五、检查

1. 此时输入“import tensorflow”，可能会出现“No module named XXX”的错误出现，此时将无法找到的包手动安装即可解决问题。
2. 最后使用如下代码对tensorflow进行测试：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import time
print(tf.__version__)
mnist = keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dropout(0.2),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

start = time.time()

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

end = time.time()

model.evaluate(x_test, y_test)
print(end - start)

若最终输出结果，即可验证安装成功！

最终anaconda里有两个环境，其中一个是tf，含有tensorflow和其他一系列辅助功能包。