在搭载AMD独立显卡的Mac上安装支持Metal的TensorFlow

自TensorFlow 1.1以后,TensorFlow便停止了对MacOS的GPU的支持。在搭载了m1芯片的Mac发布后,苹果重新开启了对TensorFlow的适配,Github项目地址为:

https://github.com/apple/tensorflow_macos

最近,该项目被管理员归档,并指向了苹果开发者官方网站的地址:

https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/

根据官方的描述,使用tensorflow-metal插件 ,TensorFlow2.5版本已经可以在Mac平台上使用GPU加速,目前支持m1芯片或者AMD独立显卡,尚未支持Intel显卡和多显卡。

官方推荐的安装方式是创建python虚拟环境后再使用pip安装:(注意,macos版tensor flow最高支持python3.8,如果使用python3.9的pip会出现找不到包的问题)

1.创建虚拟环境

python3 -m venv ~/tensorflow-metal
source ~/tensorflow-metal/bin/activate

2.安装tensorflow-macos 和 tensorflow-metal

pip install tensorflow-macos

对于不希望降级python的同学,也可以选择在anaconda环境下安装。目前在conda环境下如果直接安装会出现找不到包的问题,这里介绍知乎用户白川則正(Mizu)的解决方法:

open (这里填写conda虚拟环境的目录)/lib/python3.8/site-packages/pip/_vendor/packaging/tags.py

定位到第 429 行

version_str, _, cpu_arch = platform.mac_ver() 

手动打 patch,在此行后新加一行

version_str, _, cpu_arch = platform.mac_ver()  
version_str = "11.4"

之后,进入conda虚拟环境,运行安装命令

pip3 install tensorflow-macos tensorflow-metal

便可成功安装

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