Как установить Tensorflow и Keras на Mac Air M1 2023 – 13.2
Вот что мы собираемся делать.
- Шаг 1: Инструменты командной строки Xcode
- Шаг 2: Установите Миниконду
- Шаг 3: Инструмент командной строки кода X
- Шаг 4: Установите Tensorflow 2.11.0 и его зависимости
- Шаг 5: Установите Jupyter Notebook, Pandas
- Шаг 6. Запустите тест, обучив набор данных MNIST.
Теперь запустите первый. Вы устанавливаете домашнюю пивоварню с помощью терминала.
Эта команда вставляется на ваш терминал
/bin/bash -c $(curl -fsSL «https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)». Или вы используете это. Перейдите на https://brew.sh, скопируйте команду, а затем вставьте команду в терминал….
После запуска команды Uper вы просто запускаете эту команду одну за другой,
варить помощь
узел установки варки (общий размер 1 ГБ, что-то скачивается)
brew list Все команды Run in Succefuly Help link (https://www.youtube.com/watch?v=SOjSNB7F2m4&t=104s)
2 Шаг Загрузите это.
- Xcode установить магазин приложений
- Загрузите инструмент командной строки Xcode с помощью команды
- xcode-выбрать — установить
- Второй способ: вы устанавливаете напрямую с помощью https://developer.apple.com/download/all/ и должны выбрать версию xcode в соответствии с загрузкой файла l help —››(https://www.youtube.com/ смотреть?v=gpaIt9Mm9bQ)
3 Шаг Загрузите это обязательно
Файл Miniconda3 macOS Apple M1 64-bit pkg по этой ссылке
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
4 Шаг Запустите эту команду еще раз
- xcode-выбрать — установить
Установите Jupyter и создайте среду
Затем давайте установим Jupyter, редактор, который вы будете использовать в этом курсе.
conda install -y jupyter
На самом деле мы запустим Jupyter позже.
Во-первых, мы деактивируем базовую среду.
conda deactivate
Затем мы установим Apple Silicon tensorflow-apple-metal.yml (щелкните ссылку на этот файл и сохраните как ссылку, затем автоматически загрузите файл, который должен быть загружен), файл, который я предоставляю. Запустите следующую команду из того же каталога, который содержит tensorflow-apple-metal.yml.
conda env create -f tensorflow-apple-metal.yml -n tensorflow
все эти верхние команды должны запускаться в базовой среде anaconda, как это. (база) sachinyadav@Sachins-Air ~ % ваша команда все )
Активация новой среды
Чтобы войти в эту среду, вы должны использовать следующую команду:
conda activate tensorflow
Зарегистрируйте свою среду
Следующая команда регистрирует вашу среду tensorflow. Опять же, убедитесь, что вы «активировали conda» свою новую среду tensorflow.
python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python 3.10 (tensorflow)"
Тестирование вашей среды
Теперь вы можете запустить блокнот Jupyter. Используйте следующую команду.
jupyter notebook
Теперь вы можете запустить следующий код, чтобы убедиться, что у вас есть ожидаемые версии.
# What version of Python do you have? import sys import tensorflow.keras import pandas as pd import sklearn as sk import tensorflow as tf import platform print(f"Python Platform: {platform.platform()}") print(f"Tensor Flow Version: {tf.__version__}") print(f"Keras Version: {tensorflow.keras.__version__}") print() print(f"Python {sys.version}") print(f"Pandas {pd.__version__}") print(f"Scikit-Learn {sk.__version__}") gpu = len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))>0 print("GPU is", "available" if gpu else "NOT AVAILABLE") Python Platform: macOS-13.0.1-arm64-arm-64bit Tensor Flow Version: 2.11.0 Keras Version: 2.11.0Python 3.10.8 | packaged by conda-forge | (main, Nov 22 2022, 08:25:29) [Clang 14.0.6 ] Pandas 1.5.2 Scikit-Learn 1.2.0 GPU is available
или любое сообщение об ошибке После этого вы также можете попробовать это
Я вернулся к следующим версиям: tensorflow-macos==2.9 и tensorflow-metal==0.5.0. Использовал версию tensorflow-macos==2.11 и tensorflow-metal==0.7.0 и просто не мог заставить что-то работать. После отката я смог использовать графический процессор, и все мои проверки сработали. Я вернусь позже, чтобы увидеть, будет ли работать более свежая версия.
Спасибо!