原文：https://makeoptim.com/deep-learning/mac-tensorflow
- Conda
- Anaconda
- Miniconda
- 创建虚拟环境
- 安装 tensorflow
- 检查
- 安装 JupyterLab
- 启动
- 安装其他依赖
- JupyterLab 运行 tensorflow
- 安装 VSCode
- VSCode 运行 tensorflow
- 小结
- 延伸阅读
在 Mac M1 机器学习环境 讲述了如何在 M1 芯片的 Mac 搭建机器学习环境。考虑到还有其他同学是普通的 Mac 电脑，本篇文章讲解如何在普通 Mac 电脑上安装机器学习环境。
Conda
Conda 是一个与语言无关的跨平台二进制软件包管理器。它是 Anaconda 安装所使用的程序包管理器，但也可以用于其他系统。
这里可以选择 Anaconda 或者使用仅包含 conda 及其依赖项的Miniconda。
注：更推荐使用轻量级的 Miniconda。因为对于初学者来说，Conda 大部分是用来创建虚拟环境的，Anaconda 功能丰富但是在这里就显得大材小用，并且安装包占用空间大。
Anaconda
如果选择 Anaconda，前往官网下载并安装 Anaconda 即可。
Miniconda
Miniconda 提供了多种安装形式，可以到官网下载并根据提示安装即可。下面以 bash 形式安装为例
❯ bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
Welcome to Miniconda3 py38_4.9.2
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
......
Miniconda3 will now be installed into this location:
/Users/catchzeng/miniconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/Users/catchzeng/miniconda3] >>>
PREFIX=/Users/catchzeng/miniconda3
Unpacking payload ...
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
......
Do you wish the installer to initialize Miniconda3
by running conda init? [yes|no]
[yes] >>> yes
no change /Users/catchzeng/miniconda3/condabin/conda
no change /Users/catchzeng/miniconda3/bin/conda
no change /Users/catchzeng/miniconda3/bin/conda-env
no change /Users/catchzeng/miniconda3/bin/activate
no change /Users/catchzeng/miniconda3/bin/deactivate
no change /Users/catchzeng/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change /Users/catchzeng/miniconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change /Users/catchzeng/miniconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change /Users/catchzeng/miniconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change /Users/catchzeng/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change /Users/catchzeng/miniconda3/etc/profile.d/conda.csh
modified /Users/catchzeng/.zshrc
==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==
If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false
Thank you for installing Miniconda3!
创建虚拟环境
创建 tensorflow 虚拟环境
❯ conda create -n tensorflow python=3.8.5
激活该环境
❯ conda activate tensorflow
安装 tensorflow
为了便于后续的开发，这里安装指定版本（2.4.1） tensorflow
❯ pip install tensorflow==2.4.1
检查
❯ python
Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 02:22:02)
[Clang 10.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
2.4.1
安装 JupyterLab
JupyterLab 被誉为下一代 Notebook，强烈推荐使用。相比于 Jupyter Notebook，JupyterLab 更像是一个 IDE，支持自动补全（直接 TAB 即可）、主题设置、多窗口打开等。
❯ pip install jupyterlab
启动
❯ jupyter lab
将自动用浏览器打开。
安装其他依赖
❯ pip install matplotlib
JupyterLab 运行 tensorflow
运行 JupyterLab，选择某个文件夹（这里以 ~/tensorflow-notebook/01-hello 为例），新建文件。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
hello.numpy()
安装 VSCode
前往官网下载并安装 VSCode。
打开 VSCode 并安装 Python 支持。
使用 VSCode 打开刚才创建的 ~/tensorflow-notebook/01-hello/hello.ipynb，并选择 Python 为创建的虚拟环境。
VSCode 运行 TensorFlow
小结
至此，开发环境已经搭建完毕。大家可以根据自己的习惯，选择使用命令行、JupyterLab 或者 VSCode 进行开发。
延伸阅读
- Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)
- Ubuntu 机器学习环境 (TensorFlow GPU, JupyterLab, VSCode)