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随着 Apple M1 和 M2 芯片的问世#xff0c;苹果重新定义了笔记本电脑和台式机的性能标准。这些强大的芯片不仅适用于日常任务#xff0c;还能处理复杂的机器学习和深度学习工作负载。本文将详细介绍如何在 Apple M1 或 M2 芯片上安装和配置 TensorFlow#xff0c;助你…前言
随着 Apple M1 和 M2 芯片的问世苹果重新定义了笔记本电脑和台式机的性能标准。这些强大的芯片不仅适用于日常任务还能处理复杂的机器学习和深度学习工作负载。本文将详细介绍如何在 Apple M1 或 M2 芯片上安装和配置 TensorFlow助你充分发挥这些卓越的硬件性能。
步骤 1安装 Homebrew
Homebrew 是 macOS 上的包管理器用于简化软件包的安装和管理。
打开终端。输入以下命令并按回车
/bin/bash -c $(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)这将自动下载并安装 Homebrew。
步骤 2安装 Miniforge
Miniforge 是为 ARM 架构设计的 Conda 发行版非常适合在 Apple M1 或 M2 芯片上使用。
下载 Miniforge 安装脚本
curl -LO https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh运行安装脚本
bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh按照提示完成安装。
步骤 3创建并激活 Conda 环境
为了保持环境的干净和独立性建议为 TensorFlow 创建一个新的 Conda 环境。
创建环境
conda create --name tensorflow_2 python3.9激活环境
conda activate tensorflow_2步骤 4安装 TensorFlow
在 Conda 环境中使用 pip 安装 TensorFlow 和 tensorflow-metal适用于 M1/M2 芯片的 Metal 加速版 TensorFlow。
安装 TensorFlow
pip install tensorflow-macos安装 Metal 版本的 TensorFlow
pip install tensorflow-metal步骤 5验证安装
验证 TensorFlow 是否正确安装和运行。打开 Python 解释器并运行以下代码
import tensorflow as tf
print(TensorFlow version:, tf.__version__)
print(Num GPUs Available: , len(tf.config.experimental.list_physical_devices(GPU)))如果能够看到输出 TensorFlow 版本和 GPU 信息说明 TensorFlow 已成功安装。
额外提示
GPU 支持Apple M1 和 M2 芯片使用 Apple 自家的 GPU 架构。通过安装 tensorflow-metalTensorFlow 可以利用 GPU 加速。依赖项根据需要你可能还需安装其他依赖项如 numpy。可以通过以下命令安装
conda install numpy总结
通过以上步骤你已经在 Apple M1 或 M2 芯片上成功安装并配置了 TensorFlow。现在你可以利用这些强大的硬件进行机器学习和深度学习项目。若在安装过程中遇到问题请参考 TensorFlow 官方文档 或 Apple M1/M2 特定的安装指南。
这份指南将帮助你快速上手 TensorFlow并充分利用 Apple M1 或 M2 芯片的出色性能为你的数据科学工作赋能。立即开始你的机器学习之旅吧
