标签：Mac Miniconda conda tensorflow M1 安装
使用 Miniconda 为 Mac M1/M2 安装 TensorFlow GPU
最新的采用 ARM M1/M2 架构的 Mac 处理深度学习的能力比之前采用英特尔架构的 Mac 好很多。随着硅芯片的发布，Apple 首次推出了片上系统。
新的 Mac M1 有一个单芯片，其中包含 CPU、GPU 和对深度学习的硬件支持。使用名为 Rosetta 的仿真层，Mac M1 可以运行为早期的英特尔 Mac 设计的应用程序。
Fig. 1: Apple M1 Chip Information
安装 Miniconda 和 Xcode
第一步是安装 Python 3.9 版本，我建议使用 Python 的 Miniconda (Anaconda) 版本，因为它已经附带了许多与数据科学相关的软件包。 Anaconda 直接支持 Windows、Mac 和 Linux，而 Miniconda 是广泛的 Anaconda Python 发行版中的最小功能集。
从 URL 下载 Miniconda — https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Fig. 2: Miniconda Version
接下来，您应该安装 Xcode-select 命令行实用程序。使用以下命令安装 -
xcode-选择--安装
安装 Jupyter 并创建环境
为笔记本安装 Jupyter —
conda install -y jupyter
现在，我们将安装 YAML 文件配置。首先，下载此 YAML 文件并从包含 tensorflow-apple-metal.yml .
tensorflow-apple-metal.yml
conda env create -f tensorflow-apple-metal.yml -n tensorflow
激活新环境
要进入此环境，必须使用以下命令：
conda 激活张量流
注册您的环境
以下命令注册您的 TensorFlow 环境。再一次，确保你“conda激活”你的新 TensorFlow 环境。
python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python 3.9 (tensorflow)"
测试你的环境
您现在可以启动 Jupyter 笔记本。使用以下命令。
jupyter笔记本
您现在可以运行以下代码来检查您是否拥有预期的版本。
Testing Environment Code
参考
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