AI - Mac 机器学习环境 (TensorFlow, Jup
- Conda
- 创建虚拟环境
- 安装 tensorflow
- 安装 JupyterLab
- 安装其他依赖
- JupyterLab 运行 tensorflow
- 安装 VSCode
- VSCode 运行 tensorflow
- 小结
- 延伸阅读
在 Mac M1 机器学习环境 讲述了如何在 M1 芯片的 Mac 搭建机器学习环境。考虑到还有其他同学是普通的 Mac 电脑,本篇文章讲解如何在普通 Mac 电脑上安装机器学习环境。
Conda
Conda 是一个与语言无关的跨平台二进制软件包管理器。它是 Anaconda 安装所使用的程序包管理器,但也可以用于其他系统。
这里可以选择 Anaconda 或者使用仅包含 conda 及其依赖项的Miniconda。
注:更推荐使用轻量级的 Miniconda。因为对于初学者来说,Conda 大部分是用来创建虚拟环境的,Anaconda 功能丰富但是在这里就显得大材小用,并且安装包占用空间大。
Anaconda
如果选择 Anaconda
,前往官网下载并安装 Anaconda
即可。
Miniconda
Miniconda
提供了多种安装形式,可以到官网下载并根据提示安装即可。下面以 bash 形式安装为例
❯ bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
Welcome to Miniconda3 py38_4.9.2
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
......
Miniconda3 will now be installed into this location:
/Users/catchzeng/miniconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/Users/catchzeng/miniconda3] >>>
PREFIX=/Users/catchzeng/miniconda3
Unpacking payload ...
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
......
Do you wish the installer to initialize Miniconda3
by running conda init? [yes|no]
[yes] >>> yes
no change /Users/catchzeng/miniconda3/condabin/conda
no change /Users/catchzeng/miniconda3/bin/conda
no change /Users/catchzeng/miniconda3/bin/conda-env
no change /Users/catchzeng/miniconda3/bin/activate
no change /Users/catchzeng/miniconda3/bin/deactivate
no change /Users/catchzeng/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change /Users/catchzeng/miniconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change /Users/catchzeng/miniconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change /Users/catchzeng/miniconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change /Users/catchzeng/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change /Users/catchzeng/miniconda3/etc/profile.d/conda.csh
modified /Users/catchzeng/.zshrc
==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==
If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false
Thank you for installing Miniconda3!
创建虚拟环境
创建 tensorflow
虚拟环境
❯ conda create -n tensorflow python=3.8.5
激活该环境
❯ conda activate tensorflow
安装 tensorflow
为了便于后续的开发,这里安装指定版本(2.4.1) tensorflow
❯ pip install tensorflow==2.4.1
检查
❯ python
Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 02:22:02)
[Clang 10.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
2.4.1
安装 JupyterLab
JupyterLab 被誉为下一代 Notebook,强烈推荐使用。相比于 Jupyter Notebook,JupyterLab 更像是一个 IDE,支持自动补全(直接 TAB 即可)、主题设置、多窗口打开等。
❯ pip install jupyterlab
启动
❯ jupyter lab
将自动用浏览器打开。
image安装其他依赖
❯ pip install matplotlib
JupyterLab 运行 tensorflow
运行 JupyterLab,选择某个文件夹(这里以 ~/tensorflow-notebook/01-hello
为例),新建文件。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
hello.numpy()
image
安装 VSCode
前往官网下载并安装 VSCode。
打开 VSCode 并安装 Python 支持。
image使用 VSCode 打开刚才创建的 ~/tensorflow-notebook/01-hello/hello.ipynb
,并选择 Python 为创建的虚拟环境。
VSCode 运行 TensorFlow
image小结
至此,开发环境已经搭建完毕。大家可以根据自己的习惯,选择使用命令行、JupyterLab
或者 VSCode 进行开发。