Да! MacBook Pro может запускать тензорный поток изначально!
Надежное пошаговое руководство
Шаг 1: Перейдите на https://github.com/conda-forge/miniforge и загрузите OS X arm64 (Apple Silicon) или нажмите здесь для загрузки.
Шаг 2: Запустите следующие коды, чтобы изменить загруженный файл на исполняемый и запустите его. Затем читает T&C и продолжает до завершения установки:
chmod +x ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
sh ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
Шаг 3: Создайте новую среду в Python 3.8 с именем «tensorflow».
conda create -n tensorflow python=3.8 conda activate tensorflow
Шаг 4: Затем запустите первую строку, чтобы установить все зависимости для собственного tensorflow. Затем установите базовый тензорный поток и металлический плагин. Metal — это, по сути, CUDA (Nvidia) и RocM (AMD) новых кремниевых чипов Apple.
conda install -c apple tensorflow-deps
python -m pip install tensorflow-macos
python -m pip install tensorflow-metal
Шаг 5: Создайте новый скрипт Python, например
touch test_tf.py
и скопируйте и вставьте этот код в файл:
import tensorflow as tf print(f"Tensor Flow Version: {tf.__version__}") print(f"Keras Version: {tf.keras.__version__}") print("GPU is", "available" if len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))>0 else "NOT available") 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) ]) predictions = model(x_train[:1]).numpy() tf.nn.softmax(predictions).numpy() loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
и запустите его:
python test_tf.py
и вы должны увидеть:
Вы также можете проверить монитор активности, и вы должны увидеть, что python3.8 использует графический процессор.
Бонусный шаг — вы можете установить Jupyter Notebook в базовой среде.
conda deactivate pip install jupyter
Чтобы добавить среду «tensorflow» обратно в блокнот Jupyter
conda activate tensorflow conda install -c anaconda ipykernel python -m ipykernel install --user --name=tensorflow
Это проверено на графическом процессоре MacBook Pro M1 Max 24Gb с 32 оперативной памятью.