如何在Apple Silicon上安装Tensorflow并启用GPU加速
这篇文章教你怎么在MacOS Apple Silicon上安装Tensorflow。
先决条件 #
在安装Tensorflow之前，先安装xcode命令行工具。在终端输入以下命令来安装：
xcode-select --install
此外，本教程基于Anaconda，但你也可以使用Miniconda或Virtualenv创建虚拟环境。您可以从这里下载并安装Anaconda。找到合适的版本，并按照官网的安装说明进行操作。这里不再赘述。安装Anaconda后，可以直接使用Python。但是，如果您想使用conda创建虚拟环境，需要通过在终端输入以下命令来初始化conda：
conda init
安装Tensorflow和Tensorflow Metal #
首先，基于Python 3.8创建一个名为tensorflow的虚拟环境：
conda create -n tensorflow python=3.8
然后，激活虚拟环境：
conda activate tensorflow
安装Tensorflow和Tensorflow Metal的依赖项：
conda install -c apple tensorflow-deps
如果在安装包时遇到问题，请将以下命令添加到用户文件夹中的.condarc文件中，继续安装：
subdirs:
- osx-arm64
接下来，根据Apple官网Get started with tensorflow-metal页面底部表格中列出的tensorflow-macos和tensorflow-metal的版本，使用以下命令安装Tensorflow和Tensorflow Metal插件（metal插件可以启用Apple Silicon的GPU加速）：
python -m pip install tensorflow-macos==2.9 tensorflow-metal==0.5.0
测试安装 #
使用以下命令安装Jupyter Notebook：
conda install -c conda-forge -y jupyter
使用以下脚本来测试和运行Tensorflow（或者也可以使用官网的代码）：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
如果输出是：
2.9.0
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
你已经成功在Apple Silicon上安装了Tensorflow和Tensorflow Metal，玩的开心（