「简记」2022年macos下tensorflow2.0 gpu环境配置

发表于 2022-04-24 分类于软件折腾记录 Artalk： loading...

macos tf 2.0 gpu

前言

tensorflow 2.0已经支持arm架构的M1芯片，且支持GPU加速

macos下配置非常便捷

这里仅简单记录一下

参考官方文档

安装miniforge

方式1

通过brew

1	brew install miniforge

方式2

官方推荐

从conda-forge仓库下载安装脚本

打开终端，赋予执行权限

1	chmod +x ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

执行脚本

1 2	cd ~/Downloads ./Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

激活

1	source ~/miniforge3/bin/activate

创建一个新的python环境

1	conda create -n tf_mac python=3.9.5

激活环境

1	conda activate tf_mac

修改zshrc配置，每次启动终端默认激活该环境

# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/Users/lhy/miniforge3/bin/conda' 'shell.zsh' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/Users/lhy/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/Users/lhy/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/Users/lhy/miniforge3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
conda activate tf_mac
# <<< conda initialize <<<

配置TF 2.0

安装tf依赖

1
2
3

# 一定要确保切换到对应环境
conda activate tf_mac
conda install -c apple tensorflow-deps

安装tf

1	python -m pip install tensorflow-macos

安装Metal Plugin

开启GPU加速

参见PluggableDevice: Device Plugins for TensorFlow

1	python -m pip install tensorflow-metal

安装jupyter lab

非必需，看个人需求

1	conda install -y jupyterlab

升级

如果需要进行版本升级

先卸载已有的tensorflow-macos和tensorflow-metal

1 2	python -m pip uninstall tensorflow-macos python -m pip uninstall tensorflow-metal

升级tf依赖

1	conda install -c apple tensorflow-deps -n tf_mac --force-reinstall

安装tf

1 2	python -m pip install tensorflow-macos python -m pip install tensorflow-metal

验证安装

完毕