最适合 Apple Silicon 的 Tensorflow 环境搭建

最适合 Apple Silicon 的 Tensorflow 环境搭建

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前言

M1系列的Mac产品如何搭建Tensorflow，按照苹果官方建议的方法：
https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/

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一、mini- forge下载：

1. 什么是mini—forge？

我们在学习Python的过程中，一般搭配Anaconda作为搭建虚拟环境的工具。但碍于M系列的新品基于arm64架构，目前Anaconda并没有适配arm64的版本，或者与现有的包比如tensorflow，pytorch等等。
mini- forge可以理解为一个没有操作页面的Anaconda，并且它原生适配arm64。用它来暂时代替conda可以减少很多不适配或者转译带来的麻烦。

2.下载链接：

1）https://github.com/conda-forge/miniforge/#download

选择arm64版本

（这个方法是最直接的，但可能需要“魔法”加持）

2）网络有很多大神会把下载好的软件打包，大家可以在b站、CSDN上自行浏览。

但我不推荐这个方法，实在没有“魔法天分”的同学可以留为后手。

二、安装步骤

1.安装conda环境：

·首先，将下载好的“Miniforge3-MacOSX-arm64.sh”文件放在下载文件夹里

然后在终端里面执行如下命令：

cd Downloads

这一步是让终端进入mini forge3所在的文件夹，否则安装会不成功。

·接着，在终端内输入以下代码：

chmod +x ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
sh ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
source ~/miniforge3/bin/activate

（在执行以上代码时，请务必逐行之行）

·安装虚拟环境：

前面的几步已经为我们配置好了conda环境和相对应的环境变量，现在利用conda创建一个python3.8的虚拟环境。（版tensor仅支持3.8以后的Python）

conda create -n mactf python=3.8

等待加载完毕按Y，回车键，然后激活虚拟环境：

conda activate mactf

2.安装Tensorflow

·下面接着安装 TensorFlow 依赖项：

在激活mactf的终端内继续输入：

conda install -c apple tensorflow-deps

因为我们是全新的虚拟环境，因此不需要删除tensorflow-macos and tensorflow-metal，如果你并没有新建虚拟环境而是在之前的环境中，那么请输入以下命令：

python -m pip uninstall tensorflow-macos
python -m pip uninstall tensorflow-metal

(还是逐行执行)

·升级新的Tensorflow环境：

conda install -c apple tensorflow-deps --force-reinstall

配置你需要的tensorflow版本：

很遗憾目前适配比较好的仅有2.5及以后的版本：
v2.5

conda install -c apple tensorflow-deps==2.5.0

v2.6

conda install -c apple tensorflow-deps==2.6.0

·安装基础 TensorFlow：

python -m pip install tensorflow-macos

·安装Tensorflow-metal 插件

python -m pip install tensorflow-metal

总结

1.最好使用“魔法”下载miniforge

2.建议提前创建好相应的虚拟环境

3.搭载好环境后，可以搭配Pycharm进行进一步代码编写。Pycharm目前已经完全适配arm64.