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  • 下载asserts下的.tar.gz文件

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  • 创建一个新的conda python环境

    • 在终端输入如下命令（python3.8是环境的名称）：

      1. conda create --name python3.8 python=3.8

    • 创建好环境后使用以下命令切换到刚刚创建的环境中：

      1. source activate python3.8

  • 安装tensorflow ```

    这里…替换成步骤2中安装的文件的路径（下同）

    libs=”/Users/huang/Downloads/tensorflow_macos/arm64/“

将envname换成你自己创建环境时起的名字

env=”/Users/huang/miniforge3/envs/python3.8”

运行以下代码

conda upgrade -c conda-forge pip setuptools cached-property six

pip install —upgrade -t “$env/lib/python3.8/site-packages/“ —no-dependencies —force “$libs/grpcio-1.33.2-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl”

pip install —upgrade -t “$env/lib/python3.8/site-packages/“ —no-dependencies —force “$libs/h5py-2.10.0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl”

pip install —upgrade -t “$env/lib/python3.8/site-packages/“ —no-dependencies —force “$libs/tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl”

conda install -c conda-forge -y absl-py conda install -c conda-forge -y astunparse conda install -c conda-forge -y gast conda install -c conda-forge -y opt_einsum conda install -c conda-forge -y termcolor conda install -c conda-forge -y typing_extensions conda install -c conda-forge -y wheel conda install -c conda-forge -y typeguard

pip install tensorboard

pip install wrapt flatbuffers tensorflow_estimator google_pasta keras_preprocessing protobuf

这里要查看你下载的whl文件的版本，如何查看版本见下图

pip install —upgrade -t “$env/lib/python3.8/site-packages/“ —no-dependencies —force “$libs/tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl” ```

  • 查看whl文件的版本：
    • 打开步骤2中下载的tensorflow_macos文件夹，在里面的arm64文件夹下有一个tensorflow_macos-(版本号)-…文件

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  1.   - 根据不同的版本号修改上面的命令就好啦～若提示Successfully installed tensorflow-macos-...则安装成功。可以使用__version__查看tensorflow的版本

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