MAC M1 anaconda安装tensorflow

junjunzai123

已于 2022-04-19 11:24:38 修改

阅读量2.5k

点赞数

分类专栏：环境部署文章标签：自然语言处理

于 2022-04-19 11:13:38 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/124268616

版权

环境部署专栏收录该内容

21 篇文章

订阅专栏

本文介绍了如何在M1芯片的Mac上安装Anaconda并配置Python3.7.13及TensorFlow2.0.0的步骤，包括下载Anaconda、创建虚拟环境、安装TensorFlow并验证其运行。通过这个方法，用户可以在不更换conda的情况下解决M1架构的兼容问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

因为之前一直使用的是inter的anaconda, 而m1使用的是ARM64架构, 因为不想进行conda的更换, 所以有了以下的环境配置过程, 不过随着技术的发展, 等待后期m1兼容性比较好了之后, 在使用其他方式吧.

下面这种方式是目前配置的方式:

1. 安装anaconda,目前最简单的可行的方案是: python3.7.13+tensorflow2.0.0

首先官网下载anaconda的MacOS版本, 这里下载的是python3.9.7版本.

安装低配的TensorFlow2.0.0, python=3.7.13, 创建新的虚拟环境:

conda create -n tf_py37 python=3.7.13

进入虚拟环境:

conda activate tf_py37

查看python的版本

python -V

安装TensorFlow

conda install tensorflow==2.0.0

检验TensorFlow是否可以使用

import tensorflow as tf
# 载入MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 搭建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
             loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
# 训练并验证模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

运行结果截图