事實勝於雄辯,蘋果MacOs能不能玩兒機器/深度(ml/dl)學習(Python3.10/Tensorflow2)

劉悅的技術部落格發表於2023-04-11
蘋果MacPython

坊間有傳MacOs系統不適合機器(ml)學習和深度(dl)學習，這是板上釘釘的刻板印象，就好像有人說女生不適合程式設計一樣的離譜。現而今，無論是Pytorch框架的MPS模式，還是最新的Tensorflow2框架，都已經可以在M1/M2晶片的Mac系統中毫無桎梏地使用GPU顯示卡裝置，本次我們來分享如何在蘋果MacOS系統上安裝和配置Tensorflow2框架（CPU/GPU）。

Tensorflow2深度學習環境安裝和配置

首先並不需要任何虛擬環境，直接本地安裝Python3.10即可，請參見：一網成擒全端涵蓋，在不同架構(Intel x86/Apple m1 silicon)不同開發平臺(Win10/Win11/Mac/Ubuntu)上安裝配置Python3.10開發環境 ，這裡不再贅述。

隨後安裝Tensorflow本體：

pip3 install tensorflow-macos

這裡系統會自動選擇當前Python版本的Tensorflow安裝包：

➜  ~ 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

安裝包大小為200兆左右，如果下載不了，可以選擇在pip官網直接下載基於python3.10的安裝包：pypi.org/project/tensorflow-macos/#files

然後直接將whl檔案拖拽到終端安裝即可。

接著安裝Tensorflow的GPU外掛：tensorflow-metal，它是一個TensorFlow的後端，使用蘋果的Metal圖形API來加速神經網路計算。Metal是一種高效能圖形和計算API，專門為蘋果裝置的GPU設計，可以實現更快的神經網路計算。使用tensorflow-metal可以顯著提高在蘋果裝置上執行TensorFlow的效能，尤其是在使用Macs M1和M2等基於蘋果晶片的裝置時。

pip3 install --user tensorflow-metal

注意這裡安裝命令必須帶上--user引數，否則可能會報這個錯誤：



Non-OK-status: stream_executor::MultiPlatformManager::RegisterPlatform( std::move(cplatform)) status: INTERNAL: platform is already registered with name: "METAL"

安裝好之後，在Python終端執行命令:

import tensorflow  
tensorflow.config.list_physical_devices()

程式返回：

>>> 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用於計算的物理裝置既支援CPU，也支援GPU，也就是顯示卡。

接著，在編寫一個完整的測試指令碼 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")

這裡列印出深度學習場景下常用的庫和版本號：

➜  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系統中，基於Python3.10.9玩兒Tensorflow2.1沒有任何問題。

至此，Tensorflow2就配置好了。

Tensorflow框架GPU和CPU測試

為什麼一定要讓Tensorflow支援GPU？GPU或圖形處理單元與CPU類似，同樣具有許多核心，允許它們同時進行更快的計算（並行性）。這個特性非常適合執行大規模的數學計算，如計算影像矩陣、計算特徵值、行列式等等。

簡而言之，GPU可以以並行方式執行程式碼並獲得簡明的結果，同時由於能夠處理高強度的計算，因此可以比CPU更快的獲得計算結果。

這裡我們透過CIFAR-10專案進行測試，TensorFlow CIFAR-10專案是一個經典的計算機視覺專案，旨在訓練一個模型，能夠對CIFAR-10資料集中的影像進行分類。CIFAR-10資料集包含60,000張32x32畫素的彩色影像，分為10個類別，每個類別包含6,000張影像。該專案的目標是訓練一個深度神經網路模型，能夠對這些影像進行準確的分類：

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

首先測試CPU效能：

%%timeit -n1 -r1  
# CPU  
with tf.device('/CPU:0'):  
    model_cpu = get_model()  
    model_cpu.fit(X_train_scaled, y_train_encoded, epochs = 10)

這段程式碼使用了%%timeit -n1 -r1魔術命令來測試在CPU上訓練模型的時間。-n1表示只執行一次，-r1表示只執行一輪。如果沒有指定這些引數，則會執行多次並計算平均值。/CPU:0指的是第一個CPU（如果計算機只有一個CPU，則是唯一的CPU）。

這裡使用get_model()函式獲取模型，使用model_cpu.fit()方法在CPU上訓練模型，使用X_train_scaled和y_train_encoded作為輸入資料，並在10個epoch內進行訓練。最後，使用%%timeit命令來測試訓練模型所需的時間，以便比較不同裝置的效能。

程式返回：

50000/50000 [==========================] - 80s 2ms/sample  
  
14min 9s

需要14分鐘。

接著測試GPU效能：

%%timeit -n1 -r1  
# GPU  
with tf.device('/GPU:0'):  
    model_gpu = get_model()  
    model_gpu.fit(X_train_scaled, y_train_encoded, epochs = 10)

程式返回：

50000/50000 [==========================] - 11s 227us/sample  
  
1min 55s

一分多鐘，很明顯在GPU上訓練模型比在CPU上訓練模型更快，因為GPU可以同時處理多個任務。

結語

蘋果MacOs系統可以承擔深度學習任務，但術業有專攻，算力層面還是比不上配置N卡的其他平臺，這是不爭的事實。沒錯，更好的選擇是RTX3090，甚至是4090，但一塊RTX4090顯示卡的價格是1500刀左右，這還意味著CPU、記憶體、主機板和電源都得單買，而一臺m2晶片的Mac book air的價格是多少呢？

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