m1芯片Macbook安裝tensorflow

結果：運行tensorflow的官方程序

教程

0. 下載tensorflow包，地址：https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases
   
1. 解壓下載的包，內容如下
   
2. 安裝miniconda。未安裝的可以參考這篇文章：https://www.cnblogs.com/Coder-Photographer/p/14320690.html
3. 進入命令行，激活環境

conda create --name tf24_gta_cv  # name可以隨便取
conda activate tf24_gta_cv  # 激活環境
conda install -y python==3.8.6
conda install -y pandas matplotlib scikit-learn jupyterlab

4. 安裝，切換到解壓tensorflow包的位置

pip install --force pip==20.2.4 wheel setuptools cached-property six # 安裝依賴
## 以下名字由於版本問題可能會變，下載后根據自己下的文件調整即可
pip install --upgrade --no-dependencies --force numpy-1.18.5-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl    
pip install --upgrade --no-dependencies --force grpcio-1.33.2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl
pip install --upgrade --no-dependencies --force h5py-2.10.0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl
pip install absl-py astunparse flatbuffers gast google_pasta keras_preprocessing opt_einsum protobuf tensorflow_estimator termcolor typing_extensions wrapt wheel tensorboard typeguard
pip install --upgrade --force --no-dependencies tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

5. 測試程序，用Google官方的教程，新建hello,tensorflow.py的文件，內容如下

# 安裝 TensorFlow

import tensorflow as tf


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

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'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

6. 運行
   python hello,tensorflow.py

7. 總結
   我是一路坐下來都挺順利的，部分東西下載慢的時候可以嘗試加速器