在 Apple Silicon 芯片的 Mac 上安装深度学习环境

最新推荐文章于 2025-04-15 17:30:49 发布

iamkissg

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文章标签： macos 深度学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Engine_Treasure/article/details/126169261

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本文介绍了如何在搭载 Apple Silicon 芯片的 Mac 上配置深度学习环境，包括安装 TensorFlow 及其依赖，以及安装支持 GPU 的 PyTorch。成功安装后，可以通过相关测试验证 TensorFlow 和 PyTorch 在 Apple GPU 上的运行情况。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在 Apple Silicon 芯片的 Mac 上安装深度学习环境的最小示例。

说明：

苹果提高了安装 tensorflow 的相关依赖以及安装教程[^1]
pytorch 1.12 开始支持苹果自研芯片携带的 GPU，设备标记为 Metal Performance Shaders (mps)[^2]

conda create --name your_env  python=3.9
conda activate your_env

# install tensorflow
# also see https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/
conda install -c apple tensorflow-deps
python -m pip install tensorflow-macos
python -m pip install tensorflow-metal

# install pytorch
# follow official instruction
conda install -c pytorch pytorch torchvision torchaudio

# install jax and flax
conda install -c conda-forge jax jaxlib flax

# install transformers
# pip is better than conda
pip install transformers datasets

# install scientific packages
conda install pandas numpy scipy scikit-learn matplotlib

# install other packages
conda install jupyter jsonlines

安装完成，