参考:https://github.com/apple/tensorflow_macos/issues/3
1.安装arm64的miniconda:
https://conda-forge.org/blog/posts/2020-10-29-macos-arm64/
进入网站后点击这里:
将下载下来的.sh文件拖拽到终端里,将会自动安装miniconda。
如果有遇到permission denied的情况,就先使用cd命令进入到文件所在的文件夹,再将.sh文件拖拽到终端里
2.下载为m1优化的tensorflow及其插件
https://github.com/apple/tensorflow_macos
点击INSTALLATION下的releases
下载asserts下的.tar.gz文件
3.创建一个新的conda python环境
在终端输入如下命令(envname是环境的名称):
conda create --name envname python=3.8
创建好环境后使用以下命令切换到刚刚创建的环境中:
source activate envname
4.安装tensorflow
运行如下命令:
# 这里...替换成步骤2中安装的文件的路径(下同)
libs="/Users/.../Downloads/tensorflow_macos/arm64/"
# 将envname换成你自己创建环境时起的名字
env="/Users/.../miniforge3/envs/envname"
# 运行以下代码
conda upgrade -c conda-forge pip 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/tensorflow_addons-0.11.2+mlcompute-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl"
conda install -c conda-forge -y absl-py
conda install -c conda-forge -y astunparse
conda install -c conda-forge -y gast
conda install -c conda-forge -y opt_einsum
conda install -c conda-forge -y termcolor
conda install -c conda-forge -y typing_extensions
conda install -c conda-forge -y wheel
conda install -c conda-forge -y typeguard
pip install tensorboard
pip install wrapt flatbuffers tensorflow_estimator google_pasta keras_preprocessing protobuf
#这里要查看你下载的whl文件的版本,如何查看版本见下图
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"
查看whl文件的版本:
打开步骤2中下载的tensorflow_macos文件夹,在里面的arm64文件夹下有一个tensorflow_macos-(版本号)-...文件
根据不同的版本号修改上面的命令就好啦~
若提示Successfully installed tensorflow-macos-...则安装成功。
可以使用__version__查看tensorflow的版本