如何 运行 在 m1 mac 上使用原生 tensorflow 的 sklearn 库
How to run sklearn library with native tensorflow on m1 mac
我已经使用 Apple 描述的虚拟环境 运行ning python 3.8 安装了 TensorFlow。理论上这应该 运行 本机并利用 GPU。我上次尝试使用 miniforge 安装 TensorFlow，但它无法使用 GPU，因为 miniforge 使用 python 3.9，而用于 m1 mac 的 Tensorflow 目前需要 python 3.8.
在 sklearns 网站上，目前安装 sklearn 库的唯一方法是使用 conda install sklearn，这是通过 miniforge。
有没有办法在使用
创建的tensorflow环境中安装sklearn
python3 -m venv TFGPU
我已经尝试过 pip。除了用于预处理的 sklearn，我能够安装大多数其他库。
您好，欢迎来到 SO :)
我是 pip/virtualvenv 用户，所以我必须修复我的 venv 才能使用我的 M1 mac 使用 conda/miniforge，without 切换到 conda 的 venv。所以，我相信这对你也适用：
# if not yet installed
xcode-select --install
git clone git://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git
cd scikit-learn
# mac / mac m1 specific
brew install libomp
brew install miniforge
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
conda init bash
conda create -n conda-sklearn-dev -c conda-forge python numpy scipy cython joblib threadpoolctl pytest compilers llvm-openmp
conda activate conda-sklearn-dev
pip install cython
pip install --verbose --no-build-isolation --editable .
现在：
- 在 conda venv 上测试它。你应该得到版本 0.24.2（对于
写作时间）
- 停用所有 conda venv-s
- 激活您的常规 venv 并再次测试。你应该得到版本 .dev0
- 万一缺少 sklearn - 为它做一个简单的 pip 安装 - 它应该 greb 已编译的
我已经使用 Apple 描述的虚拟环境 运行ning python 3.8 安装了 TensorFlow。理论上这应该 运行 本机并利用 GPU。我上次尝试使用 miniforge 安装 TensorFlow，但它无法使用 GPU，因为 miniforge 使用 python 3.9，而用于 m1 mac 的 Tensorflow 目前需要 python 3.8.
在 sklearns 网站上，目前安装 sklearn 库的唯一方法是使用 conda install sklearn，这是通过 miniforge。
有没有办法在使用
创建的tensorflow环境中安装sklearnpython3 -m venv TFGPU
我已经尝试过 pip。除了用于预处理的 sklearn，我能够安装大多数其他库。
您好，欢迎来到 SO :)
我是 pip/virtualvenv 用户，所以我必须修复我的 venv 才能使用我的 M1 mac 使用 conda/miniforge，without 切换到 conda 的 venv。所以，我相信这对你也适用：
# if not yet installed
xcode-select --install
git clone git://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git
cd scikit-learn
# mac / mac m1 specific
brew install libomp
brew install miniforge
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
conda init bash
conda create -n conda-sklearn-dev -c conda-forge python numpy scipy cython joblib threadpoolctl pytest compilers llvm-openmp
conda activate conda-sklearn-dev
pip install cython
pip install --verbose --no-build-isolation --editable .
现在：
- 在 conda venv 上测试它。你应该得到版本 0.24.2（对于 写作时间）
- 停用所有 conda venv-s
- 激活您的常规 venv 并再次测试。你应该得到版本 .dev0
- 万一缺少 sklearn - 为它做一个简单的 pip 安装 - 它应该 greb 已编译的