这次真的搞定了在Mac M1上安装tensorflow，踩坑踩的我脚都断了

作为一名刚接触苹果机器人的新手，在购买了m1设备后，我开始着手安装各种软件尤其是tensorflow这一复杂库时就遇到了诸多困难。在使用过程中发现其与macOS高度集成度不足的同时还遇到了一系列问题例如在使用TensorFlow 2.4时会遇到SIGILL错误以及zsh操作出现killed情况等令人头疼的问题。经过一番查找资料我发现许多博客中都提到了类似的问题但解决方案仍不够完善或操作步骤存在不匹配之处为此我决定整理自己的安装经验以供参考。由于Anaconda尚未完全兼容苹果M1芯片因此目前最可行的操作流程是基于Xcode miniforge和ATF2.4等工具链进行配置并在此基础上撰写本文作为备忘录记录下来以防遗忘。其中大部分内容参考自一篇详细讲解TensorFlow 2.4在apple Silicon M1上部署的文章TensorFlow 2.4 on Apple Silicon M1: installation under Conda environment这也是目前我发现最为全面且操作效果最佳的经验分享文章之一

第一步需要安装Xcode Command Line Tools。你可以从Apple Developer官网下载这个工具包。由于其体积较大，请确保在下载完成后按照以下步骤进行操作：首先检查系统兼容性；然后按照提示完成安装；最后重启设备以完成配置。

第二步，安装miniforge：

在GitHub官网上下载miniforge的arm64（Apple Silicon）版本，并依次完成后续安装步骤；遇到提示输入时选择'yes'；如图所示：

之后可以用以下命令查看conda环境的信息：conda --version 或者 conda info --env；请确认安装情况是否正确。

此外，必须包含以下环境变量配置： export PATH="/Users/用户名/miniforge3/bin:$PATH" 并将其存储在 zshrc 文件中。以下是一些详细的操作步骤：使用 vi 编辑器打开用户的 .zshrc 文件，在其中输入上述命令行参数，并按回车键保存修改后按 wq 退出编辑器。最后通过 source 命令重新加载配置即可完成设置。

*如果希望删除miniforge，请可参考知乎macOS miniforce 3 coda命令失效解决办法的具体说明并完成操作即可。

通过苹果GitHub上的TensorFlow 2.4获取ATF版本，在INSTALLATION页面的首段落之后打开releases列表

然后选择这个版本：

在下载完成后请避免过早进行安装操作，在解压操作完成后会生成两个独立的文件夹，请建议切换至 arm64 文件夹以便继续操作

接下来创建conda环境：

conda create --name tf24

创建完成可以利用conda info --env查看。

切换到激活环境后，依次执行以下操作以完成软件的安装：首先启用Python 3.8版本及其相关依赖项；接着分别进行如下步骤：1）在终端输入conda activate tf24切换到当前激活环境；2）输入conda install -n tf24 python==3.8.6启用Python 3.8版本；3）依次输入以下命令完成其他库的安装：conda install -n tf24 pandas, conda install -n tf24 matplotlib, conda install -n tf24 scikit-learn, 和 conda install -n tf24 jupyterlab。

遇到错误时可能会出现的问题是无法截图的情况

接下来安装ATF2.4，

1. 首先执行

pip install --force pip==20.2.4 wheel setuptools cached-property six packaging

2. 随后将按照指导进行Apple官方软件包的安装（特别提醒的是，在此步骤中无需下载或安装Tensorflow相关的软件包）。值得注意的是，在执行相关操作时，请确保所有脚本中的文件名与实际运行指令完全一致。

pip install --upgrade --no-dependencies --force numpy-1.18.5-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl, grpcio-1.33.2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl, h5py-2.10.0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

*注意对应文件名：

3. 安装additional packages：

pip install abs Python API ast unparser flatbuffers gast generator-architecture support tools google's pasta library keras preprocessing utilities opt_einsum protobuf protocol buffer tensorflow estimator framework termcolor terminal color handling module typing extensions wrapt Python decorators framework wheel wheel package for dependency management and installation utilities in Python environment management system based on wheel files and pip scripts finally you can use it to manage your packages efficiently and safely

4. 安装Tensorflow（依旧要注意文件的名字是否对应）：

安装第三方库升级版的TensorFlow macOS版本。
使用带有force参数的安装过程。
不依赖额外依赖项完成安装操作。

使用pip工具安装相应的软件包，并强制执行以更新至最新版本tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl，并不依赖于其他组件。

--------------------------------------------------

至此，tensorflow安装完毕。

--------------------------------------------------

接下来，在pycharm中添加python interpreter:

在PyCharm中打开任意一个项目，在其界面导航至' Preferences > Python Interpreter > Add a Virtual Environment > Existing environment'菜单项下进行操作。选择需要配置的虚拟环境中Python 3.8路径即可配置为/minUsers/用户名/miniforge3/envs/tf24/bin/python3.8

---------------------------------------------------

开始炼金吧！