如何在 Mac 或 Linux 上安装 TensorFlow 2.0？

Question

如何在 Mac 或 Linux 上安装 TensorFlow 2.0？

pythontensorflow

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最近发布了TensorFlow 2.0。但是没有明确的安装步骤。如果有安装步骤的帮助，我们将不胜感激。

- inferno

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你有查看官方页面上的使用pip安装TensorFlow的指南吗？ - Kushan Gunasekera

更新：安装和测试TensorFlow 2的步骤可以在此处找到：https://towardsdatascience.com/step-by-step-guide-to-install-tensorflow-2-0-67bc73e79b82 - inferno

conda install -c anaconda tensorflow 安装。但 GPU 版本依赖于 NVIDIA 驱动程序。我有一张 AMD 显卡，不支持该版本。 - Mohan Radhakrishnan

7个回答

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如果您仍然在安装Tensorflow>=2.0的过程中遇到困难，我成功执行了以下操作：

pip install tensorflow-macos

请确保您拥有最新的Numpy版本，否则可能会遇到其他问题：

pip install numpy --upgrade

- Kruno Lehman

这对我帮助很大。有很多过时的指令存在。 - ultrasounder

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如果您在Mac M1电脑上安装Tensorflow时遇到困难，我强烈建议您查看这个链接。它非常好用：https://www.mrdbourke.com/setup-apple-m1-pro-and-m1-max-for-machine-learning-and-data-science/

- kevininhe

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感谢这个。我尝试遵循最新的说明。

在新的 Mac M1 上，按照以下链接中的说明https://github.com/apple/tensorflow_macos在终端执行：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/apple/tensorflow_macos/master/scripts/download__install.sh)"

请确认是否继续，输入 y/N? y 正在安装和升级基础包。

接着会显示：

TensorFlow 和 TensorFlow Addons 带有适用于 macOS 11.0 的 ML Compute 已成功安装。要开始使用，请激活虚拟环境：

. "/private/var/folders/6c/56kflzvn7vzcm7vx4kpnw0d00000gn/T/tmp.TNKnwmCZ/tensorflow_macos/tensorflow_macos_venv/bin/activate"

在 /private/var/folders/6c/56kflzvn7vzcm7vx4kpnw0d00000gn/T 下，下一个名为 tmp.TNKnwmCZ 的文件夹不存在，并且 /private 的所有者是 root，因此即使它存在，执行其中的任何内容都需要使用 'sudo'。

尝试另一种安装 Tensorflow 的方法，该方法位于 https://github.com/apple/tensorflow_macos。

curl -fLO https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha2/tensorflow_macos-${VERSION}.tar.gz
tar xvzf tensorflow_macos-${VERSION}.tar
cd tensorflow_macos
./install_venv.sh --prompt

不清楚VERSION应该是什么，而https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/不存在，因此上述命令中的第一个会失败，无论你将VERSION设置为什么。

尝试另一种方式： git clone https://github.com/apple/tensorflow_macos

cd tensorflow_macos/scripts

./download_and_install.sh

它告诉你要运行。

. "/private/var/folders/6c/56kflzvn7vzcm7vx4kpnw0d00000gn/T/tmp.xVyjLM93/tensorflow_macos/activate"

再次提醒，这些文件夹只存在于T以下，并且全部归属于root用户。

所以我尝试了上面推荐的方法 - conda install tensorflow

我在 /opt/homebrew/anaconda3/bin 中找到了 conda 可执行文件

conda install tensorflow

它失败了，因为

tensorflow -> python[version='2.7.|3.7.|3.6.|3.5.']

您的 Python 版本是：python=3.8

Apple 坚持认为他们的 tensorflow 依赖于 Python 3.8 https://github.com/apple/tensorflow_macos

- rodmclaughlin

当我将pip更新到最新版本（rn 22.0.3）时，它终于对我起作用了。 - Sune Nutmeg

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嗯，实际上很容易，尽管tensorflow 2.0仍处于试验阶段。最好在anaconda的虚拟环境中安装preview version，以下是Linux的示例：

$ conda create --name tensorflow_2_0
$ conda activate tensorflow_2_0
$ pip install tf-nightly-2.0-preview # tf-nightly-gpu-2.0-preview for GPU version

现在让我们来试试看：

$ ipython # or ipython3/python/python3(at least one of which will work)
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
2.0.0-dev20190129

完成。

---------------2019.10.01 更新---------------
今天，官方发布了tensorflow 2.0.0版本。你可以在这里找到安装方法。
简单来说，只需激活你的conda虚拟环境并先升级你的pip：

pip install --upgrade pip

然后直接将您的tensorflow升级到2.0.0版本：

pip install --upgrade tensorflow  # tensorflow-gpu for gpu verison

最后：

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.0.0'

- Hu Xixi

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brew install tensorflow

即使执行了上述命令，tensorflow 仍未安装，那么可以通过 pip 进行安装：

pip install tensorflow-macos

- jatinkumar patel

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TENSORFLOW 2.0 正式版已发布！

自2019年1月10日起，Tensorflow 2.0 正式版已经发布。

使用 Anaconda（推荐）

自2019年11月1日起，Anaconda 支持 Tensorflow 2.0.0。

选项1：最简单的方法是：

conda install tensorflow 或 conda install tensorflow-gpu

对于 GPU 模式，Anaconda 将处理所有 CUDA 安装所需的一切，因此强烈建议使用此方法。

选项2（虚拟环境）：强烈建议在安装 Tensorflow 时使用环境，需要以下命令来首先创建一个环境，然后在其中安装 Tensorflow：

CPU：conda create -n <your_env_name> tensorflow
GPU：conda create -n <your_env_name> tensorflow-gpu

请将 <your_env_name> 更改为有意义的名称，例如 tf-2

要使用 tensorflow，请先运行 conda activate <your_env_name>

使用 pip

使用 pip 安装 tensorflow 的官方说明相当完整。

只需像这样使用 pip 安装 tensorflow：

# Current stable release for CPU-only
pip install tensorflow

在进行任何操作之前，我建议在新环境中安装tensorflow，这样3个步骤就可以完成（使用anaconda）：

conda create --n <our_env_name> pip
conda activate <your_env_name>
pip install tensorflow

现在对于GPU版本，使用pip安装会更加困难，我建议您使用link。

- J Agustin Barrachina

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- rodmclaughlin · Accepted Answer

另外四位开发者也遇到了相同的问题，最后一条评论是在6月3日。我最终向我能够在https://github.com/apple/tensorflow_macos找到的所有贡献者的电子邮件地址发送了电子邮件，但没有人回复。该代码库现在是只读的，并已存档，不再允许评论。 https://github.com/apple 是苹果公司的官方 GitHub 页面。

全球第一个市值超过万亿美元的公司无法支持其关于新计算机的某项声明 - 该计算机可以使用Tensorflow用Python进行机器学习。与此形成对比的是我的开源编程语言Elixir的经验。在https://elixirforum.com/上提出的每个问题都会在24小时内得到语言创作者Jose Valim的回答。

五个月后，我最终成功地在我的Mac M1上按照所述使用了Tensorflow。

感谢https://towardsdatascience.com/installing-tensorflow-on-the-m1-mac-410bb36b776

我需要从https://github.com/conda-forge/miniforge/releases下载并运行Miniforge3-MacOSX-arm64.sh多次，以便在/Users/rod/miniforge3中安装大量软件。

另请参阅https://medium.com/gft-engineering/macbook-m1-tensorflow-on-jupyter-notebooks-6171e1f48060，其中作者发表了以下有用的评论：

"发布文章后，有人在安装TensorFlow时向我反馈了此错误： ERROR：tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl不支持此平台上的安装。这是因为安装了Anaconda。如上所述，Anaconda不兼容ARM，因此最直接的解决方法是卸载Anaconda并安装Miniforge。"

$brew uninstall anaconda

这使得我所有其他的Python程序都无法工作，因此我不得不重定向一系列符号链接以指向/Users/rod/minforge3/bin。

但是，使用Tensorflow仍然涉及使用Anaconda的一个版本 - 这个版本是：

/Users/rod/miniforge3/bin/conda

在运行Tensorflow程序之前，您需要执行conda activate apple_tensorflow。

如果使用以下命令，则程序将无法运行：

/Users/rod/miniforge3/bin/python my_tensorflow_program.py

如果在顶部放置了

#! /usr/bin/python

它会自动解决。

$ conda activate apple_tensorflow
$ which python
  /Users/rod/miniforge3/envs/apple_tensorflow/bin/python

这是 Python 3.9.6。

我还从 https://medium.com/codex/installing-tensorflow-on-m1-macs-958767a7a4b3 上得到帮助。

在这一点上，我必须承认延迟的部分是我的问题。我没有仔细阅读说明。您必须按照以下顺序，在 miniforge3/ 文件夹中进行以下操作：

conda env create environment.yml
conda activate apple_tensorflow
pip install --upgrade --force --no-dependencies https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl```

conda install notebook -y
conda install matplotlib -y
conda install pandas -y
conda install scikit-learn -y
jupyter notebook

附言：我在developer.apple.com被封禁了一个月。我记不清原因了，但于2021年10月15日恢复访问。如预料的那样，在那里没有答案解决我的问题。https://developer.apple.com/forums/thread/686926

如果我是一家商业公司的CEO，为了进行机器学习，我们购买了50台Apple M1电脑，我会将它们退回，购买带有Nvidia GPU的PC，并在上面安装Linux。但事实上，我只是出于兴趣在做人工智能。现在终于让它成功运行了，这都不用感谢苹果。