[学习笔记]深度学习——框架安装(一):TensorFlow for mac 安装过程及遇到的问题

本文记录了在Mac上安装TensorFlow的详细过程,包括使用pip安装、配置pip源、解决安装过程中遇到的错误。在安装时由于默认源位于谷歌,导致安装失败,通过配置新的pip源并解决报错,最终成功安装TensorFlow。

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说到深度学习,框架是少不的啦,TensorFlow作为目前主流框架之一,少不了安装,也少不了踩坑,这边会记录下来,供后面看到的同学参考啦!!

框架安装(一)

TensorFlow for mac 安装过程

TensorFlow的安装有很多方法,安装其实不难,可以参考TensorFlow官网给出的方法,这里简单介绍几个方法、在安装过程中出现的报错以及解决方法。

(1)pip install

直接在 Terminal 中输入:

一般直接用pip,这里是因为我的电脑中装了python2.7和 python3,所以我用python3中装的pip要用pip3;

pip3 install tensorflow

正常来说这里是会正常安装,然后就没有任何问题了,但是往往会如下的错:

  Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow

这个是因为pip里安装软件源的网址都是谷歌的网址,所以会找不到的报错了;
当然我也尝试了官网中给的方法,依然还是会报类似的错。
所以这个时候,我们对pip 进行配置下源,就好了;

(2)配置pip文件

我们需要对pip源(新建)进行配置,这里也在网上看到了Pip源配置教程(包含Windows下和Linux下的配置方法)
针对Mac OSX,网站提供了三个新建文件的路径,注意这里是新建文件的路径!!!,当然这个路径的文件夹也需要新建!!!

~/Library/Applic

### 笔记本外接显卡进行深度学习配置方法 #### 、硬件需求 为了通过外接显卡提升笔记本的计算能力用于深度学习,需满足以下条件: - **支持雷电3 (Thunderbolt 3)** 的接口:这是外接高性能显卡的关键硬件基础[^1]。 - **兼容的显卡型号**:通常推荐 NVIDIA 显卡系列,因为其对 CUDA 和 TensorFlow框架的支持更为成熟。例如 GTX 1060 或更高性能的 GTX 1070/RTX 系列显卡[^2]。 #### 二、软件环境搭建 ##### Windows 平台 对于 Win10 用户来说,可以通过以下步骤完成 GPU 加速环境的构建: 1. 安装最新版驱动程序,可以从官方站点下载适合您显卡型号的驱动[^4]。 2. 设置 Python 开发环境并安装必要的库文件,比如 `tensorflow-gpu` 版本来利用 GPU 提升运算速度[^5]。 ```bash pip install tensorflow-gpu==2.x ``` ##### macOS 平台 如果使用的是 Mac 设备,则需要注意些额外事项: - 苹果设备可能需要特定版本的操作系统才能良好适配某些外部图形处理器盒(eGPU)。如案例提到的 MacBook Pro 用户最终选择了 AORUS GTX 1070 Gaming Box 来达成目标[^3]。 同样地,在 MacOS 下也需要正确设置开发工具链以及确认所选 eGPU 是否完全受操作系统支持。 ##### Linux 平台 针对偏好开源系统的开发者而言,基于 Ubuntu 的指南提供了详细的说明文档帮助用户顺利完成整个流程: - 更新系统至最新的稳定发行版; - 获取合适的 NVIDIA 驱动包并通过命令行执行安装过程#### 三、实际操作中的注意事项 尽管理论上任何具备 Thunderbolt 接口的现代轻薄型笔电都能借助这种方式获得显著增强的数据处理效能,但在实践过程中仍存在不少挑战点值得重视: - 性能瓶颈不仅限于 GPU 自身表现还涉及其他因素诸如内存带宽等; - 成本考量——购买高质量且经过验证有效的扩展坞加上相应规格显卡往往花费不菲; - 兼容性和稳定性测试至关重要,确保所有组件协同作业无误后再投入正式项目当中去。 综上所述,虽然采用外置独立显示单元确实能够极大地改善现有平台局限性从而更好地服务于AI领域内的各项任务需求,但从长远角度看投资升级内部结构或许才是更优解法之
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