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，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 ，这里不再赘述。
随后安装Tensorflow本体：
pip3 install tensorflow-macos
这里系统会自动选择当前Python版本的Tensorflow安装包：
➜ ~ pip install tensorflow-macos
Collecting tensorflow-macos
Downloading tensorflow_macos-2.12.0-cp310-cp310-macosx_12_0_arm64.whl (200.8 MB)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 200.8/200.8 MB 4.7 MB/s eta 0:00:00
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。
pip3 install --user tensorflow-metal
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：
Non-OK-status: stream_executor::MultiPlatformManager::RegisterPlatform( std::move(cplatform)) status: INTERNAL: platform is already registered with name: "METAL"
安装好之后，在Python终端运行命令:
import tensorflow
tensorflow.config.list_physical_devices()
程序返回：
>>> import tensorflow
>>> tensorflow.config.list_physical_devices()
[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'), PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
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:
import sys
import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import scipy as sp
import tensorflow as tf
import platform
print(f"Python Platform: {platform.platform()}")
print(f"Tensor Flow Version: {tf.__version__}")
print(f"Keras Version: {tensorflow.keras.__version__}")
print()
print(f"Python {sys.version}")
print(f"Pandas {pd.__version__}")
print(f"Scikit-Learn {sk.__version__}")
print(f"SciPy {sp.__version__}")
gpu = len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))>0
print("GPU is", "available" if gpu else "NOT AVAILABLE")
这里打印出深度学习场景下常用的库和版本号：
➜ chatgpt_async git:(main) ✗ /opt/homebrew/bin/python3.10 "/Users/liuyue/wodfan/work/chatgpt_async/tensof_test.py"
Python Platform: macOS-13.3.1-arm64-arm-64bit
Tensor Flow Version: 2.12.0
Keras Version: 2.12.0
Python 3.10.9 (main, Dec 15 2022, 17:11:09) [Clang 14.0.0 (clang-1400.0.29.202)]
Pandas 1.5.2
Scikit-Learn 1.2.0
SciPy 1.10.0
GPU is available
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：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()
X_train_scaled = X_train/255
X_test_scaled = X_test/255
# one hot encoding labels
y_train_encoded = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes = 10, dtype = 'float32')
y_test_encoded = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes = 10, dtype = 'float32')
def get_model():
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(32,32,3)),
keras.layers.Dense(3000, activation='relu'),
keras.layers.Dense(1000, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='SGD',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
return model
首先测试CPU性能：
%%timeit -n1 -r1
# CPU
with tf.device('/CPU:0'):
model_cpu = get_model()
model_cpu.fit(X_train_scaled, y_train_encoded, epochs = 10)
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：
50000/50000 [==========================] - 80s 2ms/sample
14min 9s
需要14分钟。
接着测试GPU性能：
%%timeit -n1 -r1
# GPU
with tf.device('/GPU:0'):
model_gpu = get_model()
model_gpu.fit(X_train_scaled, y_train_encoded, epochs = 10)
程序返回：
50000/50000 [==========================] - 11s 227us/sample
1min 55s
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？