導(dǎo)語(yǔ)

由于目前anconda官網(wǎng)上對(duì)于macos系統(tǒng)只支持X86結(jié)構(gòu)的，因此基于arm結(jié)構(gòu)的MacOS暫時(shí)無(wú)法使用anconda來(lái)對(duì)tensorflow進(jìn)行配置。雖然Anconda無(wú)法在M1上運(yùn)行，但是相應(yīng)的替代品有Miniforge，同樣也能實(shí)現(xiàn)類似的效果。此外，蘋果官方稱還支持添加metal插件，從而可以調(diào)用集成在M1芯片中的GPU部分，但是目前只支持tensorflow2.5和2.6的版本，而本節(jié)使用使用的版本是tensorflow2.4 python3.8，因此并未安裝加速插件。官方安裝metal方法如下：

Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer

下面將開(kāi)始講解在Mac（M1）上如何安裝tensorflow

1. 下載Miniforge3-MacOSX-arm64.sh腳本文件，并且運(yùn)行

miniforge下載地址為GitHub - conda-forge/miniforge: A conda-forge distribution. 

我的Miniforge3-MacOSX-arm64.sh腳本文件所安裝的路徑是

/Users/xiewenhui/MiniforgeShell/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

我們打開(kāi)終端terminal，首先進(jìn)入文件夾，進(jìn)入到Miniforge3-MacOSX-arm64.sh所在的文件夾

cd ~xiewenhui
cd MiniforgeShell

運(yùn)行腳本文件

sh Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

結(jié)果如下圖所示，然后一直進(jìn)行enter回車，直到需要你手動(dòng)輸入yes或者no的地方，對(duì)于選擇yes或者no的問(wèn)題，一律輸入yes，然后一直回車直到結(jié)束。

運(yùn)行成功圖如下所示，代表Miniforge3-MacOSX-arm64.sh運(yùn)行完成，此時(shí)會(huì)在以用戶名命名的文件夾下（此處我的文件夾是xiewenhui）生成一個(gè)Miniforge3文件夾，代表腳本運(yùn)行完畢后所生成的安裝文件（我們把Miniforge3當(dāng)作anconda一樣的包管理器，其中會(huì)包含python和conda，因此conda不需要再另外安裝）。

2. 創(chuàng)建虛擬環(huán)境

（1）用conda創(chuàng)建一個(gè)虛擬環(huán)境，同時(shí)設(shè)置python版本

        下面tensorflow是我創(chuàng)建的虛擬環(huán)境名，當(dāng)然也可以寫(xiě)成tf24等等

conda create -n 虛擬環(huán)境名稱 python=版本號(hào)
conda create -n tensorflow python=3.8

（2）激活虛擬環(huán)境

conda activate 虛擬環(huán)境名
conda activate tensorflow

        提示：如果需要取消激活狀態(tài)，輸入conda deactivate即可

（3）查看當(dāng)前環(huán)境的python位置

        此時(shí)支持tensorflow的python解釋器就位于虛擬環(huán)境envs中，它的版本和（1）中所創(chuàng)建的版本是一致的，因此之后我們?cè)趐ycharm等IDE中直接導(dǎo)入下述地址即可（后面會(huì)講到）。

 理解：miniforge3是Miniforge腳本運(yùn)行后所創(chuàng)建的包管理環(huán)境，miniforge3是類似于Anconda一樣的作用，在Anconda中我們可以創(chuàng)建多個(gè)虛擬環(huán)境，在miniforge3也是一樣的其中我們所創(chuàng)建的虛擬環(huán)境位于…/miniforge3/envs文件夾下，envs下的每個(gè)文件夾對(duì)應(yīng)著一個(gè)獨(dú)立的虛擬環(huán)境，當(dāng)我們需要在IDE中切換python解釋器的時(shí)候，我們便找到所需的python解釋器：…/miniforge3/envs/虛擬環(huán)境名稱（是一個(gè)文件夾，文件夾名稱和你在conda create -n 虛擬環(huán)境名 python=xxx是一個(gè)名）/bin/python，然后導(dǎo)入IDE即可。

3. 安裝tensorflow

        當(dāng)創(chuàng)建完虛擬環(huán)境后，做完準(zhǔn)備工作之后，我們需要安裝tensorflow-macos，這是我們真正的目的。

（1）下載tensorflow安裝包（支持arm架構(gòu)版本的）

        下載鏈接為Releases · apple/tensorflow_macos · GitHub，下載完成之后找一個(gè)文件夾進(jìn)行保存即可，然后直接解壓到當(dāng)前文件夾。

 （2）保持tensorflow激活狀態(tài)，進(jìn)入到剛剛解壓的tensorflow_macos文件夾中，手動(dòng)pip安裝whl文件

  注意不要輸入conda deactivate關(guān)閉了tensorflow激活狀態(tài)，直接cd找到文件夾即可

  我的tensorflow_macos文件夾位置是/Users/xiewenhui/tensorflow_macos

   找到tensorflow_macos文件夾：

 繼續(xù)進(jìn)入下一級(jí)文件夾arm64：

 手動(dòng)pip安裝之前，先看一下arm64下面有哪些whl文件，防止pip的時(shí)候發(fā)生遺漏:

存在5個(gè)whl文件都需要安裝

pip安裝之前我們需要修改lib路徑和envs路徑（很重要），方便我們下一步的安裝：

# 更改為tensorflow_macos下載解壓后的文件夾
libs="/Users/xiewenhui/tensorflow_macos/arm64/"
 
# 替換成tensorflow的虛擬環(huán)境路徑,tensorflow是你之前創(chuàng)建虛擬環(huán)境的名稱，虛擬環(huán)境什么名，envs下文件夾就什么名
env="/Users/xiewenhui/miniforge3/envs/tensorflow"

下面手動(dòng)安裝這些文件，依次輸入下面命令：

pip install --upgrade pip wheel setuptools cached-property six
 
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force "$libs/grpcio-1.33.2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl"
 
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force "$libs/h5py-2.10.0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl"
 
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force "$libs/numpy-1.18.5-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl"
 
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force "$libs/tensorflow_macos-0.1a1-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl”
pip install --upgrade -t "$env/lib/python3.8/site-packages/" --no-dependencies --force "$libs/tensorflow_addons_macos-0.1a2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl”
 
pip install absl-py astunparse flatbuffers gast google_pasta keras_preprocessing opt_einsum protobuf tensorflow_estimator termcolor typing_extensions wrapt wheel tensorboard typeguard

如果發(fā)生pip安裝錯(cuò)誤，可能是文件路徑不對(duì)，lib路徑和envs路徑得確保正確，其次就是你所安裝的whl文件名和上述代碼中的不一致，以自己的whl文件名為主。tensorflow_macos不同的版本其中所包含的whl文件名可能不同。

如果出現(xiàn)命令行出現(xiàn)dquote的時(shí)候，最好自己直接粘貼ls顯示的文件名，pip指令可以復(fù)制，但是pip install ..."$libs/文件名.whl"的時(shí)候，建議文件名.whl從ls顯示出來(lái)的whl文件名中復(fù)制。

（3）以上安裝步驟就基本完成，但是注意由于Miniforge3中和Mini Conda一樣，主要包含了python和conda，其他的一些科學(xué)計(jì)算庫(kù)例如pandas等等需要自己手動(dòng)安裝，方式如下：

conda install -y pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab

以上安裝步驟已經(jīng)完成，下面可以對(duì)安裝是否成功進(jìn)行測(cè)試

4. 測(cè)試

命令行輸入python，打開(kāi)python shell環(huán)境

依次輸入下面代碼：

import tensorflow as tf
 
print(tf.__version__)

當(dāng)引入tensorflow不報(bào)錯(cuò)并且打印出tensorflow版本時(shí)，代表tensorflow安裝成功

5. Pycharm導(dǎo)入含有tensorflow包的python解釋器

根據(jù)圖中路徑尋找python解釋器，在envs文件夾下，位置時(shí)~/miniforge3/envs/你的虛擬環(huán)境名（我的是tensorflow）/bin/python

Pycharm測(cè)試：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.config.list_physical_devices())

補(bǔ)充：實(shí)際上可以按照蘋果官網(wǎng)的方法進(jìn)行在線pip安裝，Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer

python -m pip install tensorflow-macos

但是由于在安裝中可能出現(xiàn)h5py無(wú)法安裝的情況，因此我們直接下載tensorflow_macos安裝包，下載到本地之后再用pip安裝本地文件，不僅速度快，而且不會(huì)出現(xiàn)h5py的相關(guān)報(bào)錯(cuò)

自己存在一些問(wèn)題的小記錄：

由于安裝時(shí)的tensorflow版本時(shí)2.4.0-rc0，但是在之后創(chuàng)建一些項(xiàng)目之后版本莫名變成了2.7.0。如果想要在裝回以前的2.4.0-rc0，則按照上面的步驟重新pip一下whl文件即可。

到此這篇關(guān)于MacOS(M1芯片 arm架構(gòu))下如何安裝tensorflow的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MacOS安裝tensorflow內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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