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Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)求职学习资料

本文介绍了Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)求职学习资料,有助于帮助完成毕业设计以及求职,是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会,在此分享。

  • Xcode
  • Command Line Tools
  • Homebrew
  • Miniforge
  • 下载 Apple TensorFlow
  • 创建虚拟环境
  • 安装必须的包
  • 安装特殊版本的 pip 和其他包
  • 安装 Apple 提供的包(numpy, grpcio, h5py)
  • 安装额外的包
  • 安装 TensorFlow
  • 测试
  • JupyterLab
  • VSCode
  • 小结
  • 参考

Xcode

从 App Store 安装 Xcode。

Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

Command Line Tools

从 Apple Developer 下载安装 Xcode Command Line Tools 或者执行以下命令。

$ xcode-select --install

Homebrew

$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Miniforge

Anaconda 无法在 M1 上运行, Miniforge 是用来替代它的。

从 https://github.com/conda-forge/miniforge 下载 Miniforge3-MacOSX-arm64

Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

执行以下命令,安装 Miniforge

$ bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

重启终端并检查 Python 安装情况。

$ which python /Users/catchzeng/miniforge3/bin/python $ which pip /Users/catchzeng/miniforge3/bin/pip

下载 Apple TensorFlow

从 https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases 下载 TensorFlow 并解压,然后进入 arm64 目录下。

Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

创建虚拟环境

创建一个 conda 创建虚拟环境,这里使用 python 3.8 (ATF 2.4 需要)。

$ conda create -n tensorflow python=3.8 $ conda activate tensorflow

安装必须的包

$ brew install libjpeg $ conda install -y pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab

注意: libjpeg 是 matplotlib 需要依赖的库。

安装特殊版本的 pip 和其他包

$ pip install --force pip==20.2.4 wheel setuptools cached-property six packaging

注意: Apple TensorFlow 需要特殊版本的 pip。

安装 Apple 提供的包(numpy, grpcio, h5py)

$ pip install --upgrade --no-dependencies --force numpy-1.18.5-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl grpcio-1.33.2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl h5py-2.10.0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

安装额外的包

“`sh

  • Xcode
  • Command Line Tools
  • Homebrew
  • Miniforge
  • 下载 Apple TensorFlow
  • 创建虚拟环境
  • 安装必须的包
  • 安装特殊版本的 pip 和其他包
  • 安装 Apple 提供的包(numpy, grpcio, h5py)
  • 安装额外的包
  • 安装 TensorFlow
  • 测试
  • JupyterLab
  • VSCode
  • 小结
  • 参考

Xcode

从 App Store 安装 Xcode。

Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

Command Line Tools

从 Apple Developer 下载安装 Xcode Command Line Tools 或者执行以下命令。

$ xcode-select --install

Homebrew

$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Miniforge

Anaconda 无法在 M1 上运行, Miniforge 是用来替代它的。

从 https://github.com/conda-forge/miniforge 下载 Miniforge3-MacOSX-arm64

Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

执行以下命令,安装 Miniforge

$ bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

重启终端并检查 Python 安装情况。

$ which python /Users/catchzeng/miniforge3/bin/python $ which pip /Users/catchzeng/miniforge3/bin/pip

下载 Apple TensorFlow

从 https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases 下载 TensorFlow 并解压,然后进入 arm64 目录下。

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Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

创建虚拟环境

创建一个 conda 创建虚拟环境,这里使用 python 3.8 (ATF 2.4 需要)。

$ conda create -n tensorflow python=3.8 $ conda activate tensorflow

安装必须的包

$ brew install libjpeg $ conda install -y pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab

注意: libjpeg 是 matplotlib 需要依赖的库。

安装特殊版本的 pip 和其他包

$ pip install --force pip==20.2.4 wheel setuptools cached-property six packaging

注意: Apple TensorFlow 需要特殊版本的 pip。

安装 Apple 提供的包(numpy, grpcio, h5py)

$ pip install --upgrade --no-dependencies --force numpy-1.18.5-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl grpcio-1.33.2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl h5py-2.10.0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

安装额外的包

“`sh

  • Xcode
  • Command Line Tools
  • Homebrew
  • Miniforge
  • 下载 Apple TensorFlow
  • 创建虚拟环境
  • 安装必须的包
  • 安装特殊版本的 pip 和其他包
  • 安装 Apple 提供的包(numpy, grpcio, h5py)
  • 安装额外的包
  • 安装 TensorFlow
  • 测试
  • JupyterLab
  • VSCode
  • 小结
  • 参考

Xcode

从 App Store 安装 Xcode。

Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

Command Line Tools

从 Apple Developer 下载安装 Xcode Command Line Tools 或者执行以下命令。

$ xcode-select --install

Homebrew

$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Miniforge

Anaconda 无法在 M1 上运行, Miniforge 是用来替代它的。

从 https://github.com/conda-forge/miniforge 下载 Miniforge3-MacOSX-arm64

Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

执行以下命令,安装 Miniforge

$ bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

重启终端并检查 Python 安装情况。

$ which python /Users/catchzeng/miniforge3/bin/python $ which pip /Users/catchzeng/miniforge3/bin/pip

下载 Apple TensorFlow

从 https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases 下载 TensorFlow 并解压,然后进入 arm64 目录下。

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Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)

创建虚拟环境

创建一个 conda 创建虚拟环境,这里使用 python 3.8 (ATF 2.4 需要)。

$ conda create -n tensorflow python=3.8 $ conda activate tensorflow

安装必须的包

$ brew install libjpeg $ conda install -y pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab

注意: libjpeg 是 matplotlib 需要依赖的库。

安装特殊版本的 pip 和其他包

$ pip install --force pip==20.2.4 wheel setuptools cached-property six packaging

注意: Apple TensorFlow 需要特殊版本的 pip。

安装 Apple 提供的包(numpy, grpcio, h5py)

$ pip install --upgrade --no-dependencies --force numpy-1.18.5-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl grpcio-1.33.2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl h5py-2.10.0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

安装额外的包

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