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.