事实胜于雄辩，苹果MacOs能不能玩儿机器/深度（ml/dl）学习（Python3.10/Tensorflow2）

坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式[1]，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架（CPU/GPU）。

Tensorflow2深度学习环境安装和配置

首先并不需要任何虚拟环境，直接本地安装Python3.10即可，请参见：一网成擒全端涵盖，在不同架构(Intel x86/Apple m1 silicon)不同开发平台(Win10/Win11/Mac/Ubuntu)上安装配置Python3.10开发环境[2]，这里不再赘述。

随后安装Tensorflow本体：

这里系统会自动选择当前Python版本的Tensorflow安装包：

安装包大小为200兆左右，如果下载不了，可以选择在pip官网直接下载基于python3.10的安装包：pypi.org/project/tensorflow-macos/#files

然后直接将whl文件拖拽到终端安装即可。

接着安装Tensorflow的GPU插件：tensorflow-metal，它是一个TensorFlow的后端，使用苹果的Metal图形API来加速神经网络计算。Metal是一种高性能图形和计算API，专门为苹果设备的GPU设计，可以实现更快的神经网络计算。使用tensorflow-metal可以显著提高在苹果设备上运行TensorFlow的性能，尤其是在使用Macs M1和M2等基于苹果芯片的设备时。

注意这里安装命令必须带上--user参数，否则可能会报这个错误：

安装好之后，在Python终端运行命令:

程序返回：

可以看到，Tensorflow用于计算的物理设备既支持CPU，也支持GPU，也就是显卡。

接着，在编写一个完整的测试脚本 test.py:

这里打印出深度学习场景下常用的库和版本号：

一望而知，在最新的macOS-13.3.1系统中，基于Python3.10.9玩儿Tensorflow2.1没有任何问题。

至此，Tensorflow2就配置好了。

Tensorflow框架GPU和CPU测试

为什么一定要让Tensorflow支持GPU？GPU或图形处理单元与CPU类似，同样具有许多核心，允许它们同时进行更快的计算（并行性）。这个特性非常适合执行大规模的数学计算，如计算图像矩阵、计算特征值、行列式等等。

简而言之，GPU可以以并行方式运行代码并获得简明的结果，同时由于能够处理高强度的计算，因此可以比CPU更快的获得计算结果。

这里我们通过CIFAR-10项目进行测试，TensorFlow CIFAR-10项目是一个经典的计算机视觉项目，旨在训练一个模型，能够对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。CIFAR-10数据集包含60,000张32x32像素的彩色图像，分为10个类别，每个类别包含6,000张图像。该项目的目标是训练一个深度神经网络模型，能够对这些图像进行准确的分类：

首先测试CPU性能：

这段代码使用了%%timeit -n1 -r1魔术命令来测试在CPU上训练模型的时间。-n1表示只运行一次，-r1表示只运行一轮。如果没有指定这些参数，则会运行多次并计算平均值。/CPU:0指的是第一个CPU（如果计算机只有一个CPU，则是唯一的CPU）。

这里使用get_model()函数获取模型，使用model_cpu.fit()方法在CPU上训练模型，使用X_train_scaled和y_train_encoded作为输入数据，并在10个epoch内进行训练。最后，使用%%timeit命令来测试训练模型所需的时间，以便比较不同设备的性能。

程序返回：

需要14分钟。

接着测试GPU性能：

程序返回：

一分多钟，很明显在GPU上训练模型比在CPU上训练模型更快，因为GPU可以同时处理多个任务。

结语

苹果MacOs系统可以承担深度学习任务，但术业有专攻，算力层面还是比不上配置N卡的其他平台，这是不争的事实。没错，更好的选择是RTX3090，甚至是4090，但一块RTX4090显卡的价格是1500刀左右，这还意味着CPU、内存、主板和电源都得单买，而一台m2芯片的Mac book air的价格是多少呢？

引用链接

Pytorch框架的MPS模式:https://v3u.cn/a_id_272

一网成擒全端涵盖，在不同架构(Intel x86/Apple m1 silicon)不同开发平台(Win10/Win11/Mac/Ubuntu)上安装配置Python3.10开发环境:https://v3u.cn/a_id_200