Mac下Tensorflow安装流程

安装Xcode和Homebrew

Xcode安装指令：

xcode-select --install

Homebrew安装指令：

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

Homebrew安装成功后，会自动创建目录 /usr/local/Cellar 来存放Homebrew安装的程序。 这时你在命令行状态下面就可以使用 brew 命令了。若安装失败，请搜索Homebrew的安装。

Homebrew的使用：

• 安装软件：brew install 软件名，例：brew install wget
• 搜索软件：brew search 软件名，例：brew search wget
• 卸载软件：brew uninstall 软件名，例：brew uninstall wget
• 更新所有软件：brew update。通过 update 可以把包信息更新到最新，不过包更新是通过git命令，所以要先通过 brew install git 命令安装git。
• 更新具体软件：brew upgrade 软件名 ，例：brew upgrade git
• 显示已安装软件：brew list
• 查看软件信息：brew info／home 软件名 ，例：brew info git ／ brew home git
• brew home指令是用浏览器打开官方网页查看软件信息
• 查看那些已安装的程序需要更新： brew outdated
• 显示包依赖：brew reps

Python环境准备

Python开发通常会设计多版本，需要安装python虚拟环境工具 pyenv实现多版本管理。

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenvgit clone https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv

然后修改～/.bash_profile，添加如下语句进去，保存推出后重启shell，目的是使pyenv在启动shell的时候可以自动运行。

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

使用pyenv安装你想要的python版本，不用在意系统版本，因为安装在pyenv会自动安装在它的目录中，对系统无影响。

pyenv的使用方法，参考https://www.jianshu.com/p/60f361822a7e。

下面我们会以3.6.3版本为例，分别创建环境并安装tensorflow。

pyenv install 3.6.3	#pyenv安装python3.6.3
pyenv virtualenv 3.6.3 venv3.6.3    #创建python3.6.3的项目环境
pyenv activate venv3.6.3     #激活刚创建的venv3.6.3环境python -V    #查看当前python版本，为3.6.3sudo easy_install pip    #自动安装与当前python版本相符的pip，之后此目录中调用pip会自动使用当前项目环境中三方python包的默认安装路径：～/.pyenv/versions/3.6.3/envs/venv3.6.3/lib/python3.6/site-packages

tensorflow安装

执行下面命令通过pip查找符合当前平台和环境的默认安装包安装：

pip install --upgrade tensorflow -U

若想安装特定版本，可到tensorflow网站上查看：https://pypi.python.org/pypi/tensorflow，找到mac平台python3.6版本的tensorflow安装包 “tensorflow-1.6.0rc1-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl (md5)”，可以从名称上看出来，右键复制链接地址，替换下面命令中的url安装。

sudo pip install --upgrade https://pypi.python.org/packages/f7/cb/a209cd9b6fcacca56be5db1f1be9a634c1c3fd83167c2b4bd7070dd0c9c9/tensorflow-1.6.0rc1-cp36-cp36m-macosx_10_11_x86_64.whl#md5=c823559937daa282ff07dd4afdcc9559 --ignore-installed

如果遇到“OSError: [Errno 1] Operation not permitted”这种错误，则在上述命令末尾加上“ -U”。

(venv3.6.3) ym-mac:~ yunming$ pythonPython 3.6.3 (default, Feb 28 2018, 18:42:30) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 9.0.0 (clang-900.0.39.2)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__        #查看tensorflow版本
'1.6.0-rc1'
>>> >>> quit()            #退出python
(venv3.6.3) ym-mac:~ yunming$ pyenv deactivate    #退出python3.6环境
ym-mac:~ yunming$ python -V    #查看默认python版本
Python 2.7.10

系统python环境下，三方python包的默认安装路径：/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages   2.7为系统python版本

到此就安装成功了。

IDE配置

以Pycharm为例，如果已有tensorflow项目则直接打开，没有的话可以创建。

然后打开Preferences配置面板，在搜索框中输入interpreter，选择“Project Interpreter”条目，在右侧配置相符的python解释器，点击“Apply”使配置生效。接着在搜索框中输入console，选择“Project Console”条目，在右侧配置相符的python解释器，点击“Apply”使配置生效，点击“ok”退出配置面板。

在Pycharm中打开Python Console，输入“import tensorflow as tf” 和“tf.__version__” 查看tensorflow版本，确认环境正确。

接下来，就可以开发自己的基于tensorflow机器学习算法了。