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本指南介绍如何在 macOS 上安装 TensorFlow。虽然这些说明可能也适用于其他 macOS 版本，但我们只在满足以下要求的计算机上对这些说明中的内容进行过测试（并提供相关支持）：

macOS X 10.11 (El Capitan) 或更高版本

您必须选择安装 TensorFlow 的方式。目前可支持如下几种方式：

Virtualenv
“原生”pip
Docker
从源代码安装，详情请参阅这篇单独的指南。

我们建议采用 Virtualenv 安装方式。 Virtualenv 是一个与其他 Python 开发相互隔离的虚拟 Python 环境，它无法干扰同一计算机上的其他 Python 程序，也不会受其影响。在 Virtualenv 安装过程中，您不仅将要安装 TensorFlow，还会安装 TensorFlow 需要的所有软件包。（这一过程其实很简单。）要开始使用 TensorFlow，您只需要“激活”虚拟环境。总而言之，Virtualenv 提供一种安全可靠的机制来安装和运行 TensorFlow。

原生 pip 会直接在您的系统上安装 TensorFlow，而不是通过任何容器或虚拟环境系统。由于原生 pip 安装并未被单独隔离，因此 pip 安装可能会干扰系统中其他基于 Python 的安装或受其影响。此外，您可能需要停用系统完整性保护 (SIP) 才能通过原生 pip 进行安装。但是，如果您熟悉 SIP、pip 和您的 Python 环境，原生 pip 安装就会相对容易执行一点。

Docker 会将 TensorFlow 安装与您计算机上之前就已存在的软件包完全隔离开来。Docker 容器包含了 TensorFlow 及其所有依赖项。请注意，Docker 映像可能会非常大（数百 MB）。如果您想要将 TensorFlow 整合到已在使用 Docker 的某个更大的应用架构中，则可以选择 Docker 安装。

在 Anaconda 中，您可以使用 conda 来创建一个虚拟环境。但是，在 Anaconda 内部，我们建议使用 pip install 命令来安装 TensorFlow，而不要使用 conda install 命令。

注意：conda 软件包是由社区提供支持的，并没有任何官方支持。也就是说，TensorFlow 团队既不测试也不维护 conda 软件包。若使用该软件包，您需要自行承担相关风险。

使用Virtualenv进行安装

请按照以下步骤使用 Virtualenv 安装 TensorFlow：

启动一个终端（即一个 shell）。您将在此 shell 中执行所有后续步骤。

通过发出以下命令来安装 pip 和 Virtualenv：

 $ sudo easy_install pip
 $ pip install --upgrade virtualenv

通过使用以下某种格式发出命令来创建一个 Virtualenv 环境：
```
$ virtualenv --system-site-packages targetDirectory # for Python 2.7
$ virtualenv --system-site-packages -p python3 targetDirectory # for Python 3.n
```
其中“targetDirectory”指示 Virtualenv 树的顶层目录。我们的说明中假定“targetDirectory”为 ~/tensorflow，但您可以选择任何目录。

通过发出以下某个命令来激活该 Virtualenv 环境：

$ cd targetDirectory
$ source ./bin/activate      # If using bash, sh, ksh, or zsh
$ source ./bin/activate.csh  # If using csh or tcsh

执行上述 source 命令后，您的提示符应该会变成如下内容：

(targetDirectory)$

确保已安装了 pip 8.1 版或更高版本：
```
(targetDirectory)$ easy_install -U pip
```

发出以下某个命令，将 TensorFlow 及其需要的所有软件包安装到处于活动状态的 Virtualenv 环境中：

(targetDirectory)$ pip install --upgrade tensorflow      # for Python 2.7
(targetDirectory)$ pip3 install --upgrade tensorflow     # for Python 3.n

可选。如果第 6 步失败了（通常是因为您所调用的 pip 版本低于 8.1），请通过发出以下格式的命令在活动 Virtualenv 环境中安装 TensorFlow：
```
$ pip install --upgrade tfBinaryURL   # Python 2.7
$ pip3 install --upgrade tfBinaryURL  # Python 3.n
```
1其中“tfBinaryURL”指示 TensorFlow Python 软件包的网址。“tfBinaryURL”的具体值取决于操作系统和 Python 版本。可在此处查找适合您系统的“tfBinaryURL”值。例如，如果您要为装有 Python 2.7 的 macOS 安装 TensorFlow，则在活动 Virtualenv 中安装 TensorFlow 的命令如下所示：
```
 $ pip3 install --upgrade \
 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.6.0-py3-none-any.whl
```

如果您遇到任何安装问题，请参阅常见的安装问题。

后续步骤

安装好 TensorFlow 后，请验证您的安装以确认安装的软件能否正常运行。

请注意，每次在新的 shell 中使用 TensorFlow 时，您都必须激活 Virtualenv 环境。如果 Virtualenv 环境当前未处于活动状态（即提示符不是 (<i>targetDirectory</i>)），请调用以下某个命令：

$ cd targetDirectory
$ source ./bin/activate      # If using bash, sh, ksh, or zsh
$ source ./bin/activate.csh  # If using csh or tcsh

您的提示符将变成如下所示，这表示您的 tensorflow 环境已处于活动状态：

(targetDirectory)$

当 Virtualenv 环境处于活动状态时，您就可以从该 shell 运行 TensorFlow 程序了。

用完 TensorFlow 后，可以通过发出以下命令来停用此环境：

(targetDirectory)$ deactivate

提示符将恢复为您的默认提示符（由 PS1 所定义）。

如果您想卸载 TensorFlow，只需移除您之前创建的树即可。例如：

$ rm -r ~/tensorflow

使用原生pip进行安装

我们已将 TensorFlow 的二进制文件上传到 PyPI。因此，您可以通过 pip 安装 TensorFlow。

setup.py 的 REQUIRED_PACKAGES 部分中列出了 pip 将要安装或升级的软件包。

前提条件： Python

要安装 TensorFlow，您的系统必须包含以下 Python 版本中的一种：

Python 2.7
Python 3.3 或更高版本

如果您的系统中还没有安装上述任何 Python 版本，请立即安装。

安装 Python 时，您可能需要停用系统完整性保护 (SIP)；只有这样，Mac App Store 以外的任何实体才能安装软件。

前提条件：pip

pip 用来安装和管理以 Python 编写的软件包。如果您打算使用原生 pip 进行安装，则必须在您的系统上安装下列某一种类型的 pip：

pip（对于 Python 2.7）
pip3（对于 Python 3.n）

在您安装 Python 时，您的系统上可能也同时安装了 pip 或 pip3。要确定您的系统实际上是否已安装了 pip 或 pip3，请发出以下某个命令：

$ pip -V  # for Python 2.7
$ pip3 -V # for Python 3.n

我们强烈建议您使用 pip 或 pip3 版本 8.1 或更高版本来安装 TensorFlow。如果未安装 pip 或 pip3 版本 8.1 或更高版本，请发出以下命令来安装或升级：

$ sudo easy_install --upgrade pip
$ sudo easy_install --upgrade six

安装 TensorFlow

假设您的 Mac 上已安装了必备软件，请执行以下步骤：

通过调用以下某一条命令来安装 TensorFlow：

$ pip install tensorflow      # Python 2.7; CPU support
 $ pip3 install tensorflow     # Python 3.n; CPU support

If the preceding command runs to completion, you should now
 validate your installation.

（可选）如果第 1 步执行失败，请通过发出以下格式的命令来安装最新版本的 TensorFlow：
```
$ sudo pip  install --upgrade tfBinaryURL   # Python 2.7
$ sudo pip3 install --upgrade tfBinaryURL   # Python 3.n
```
其中“tfBinaryURL”指示 TensorFlow Python 软件包的网址。“tfBinaryURL”的具体值取决于操作系统和 Python 版本。可在此处查找“tfBinaryURL”的相应值。例如，如果您要为装有 Python 2.7 的 Mac OS 安装 TensorFlow，可发出以下命令：
```
$ sudo pip3 install --upgrade \
 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.6.0-py3-none-any.whl 
```
如果上述命令执行失败，请参阅安装问题。

后续步骤

安装好 TensorFlow 后，请验证您的安装以确认安装的软件能否正常运行。

要卸载 TensorFlow，请发出以下某一命令：

$ pip uninstall tensorflow
$ pip3 uninstall tensorflow

您可以按照以下步骤通过 Docker 安装 TensorFlow。

按照 Docker 文档中的说明在您的计算机上安装 Docker。
启动一个包含了某种 TensorFlow 二进制映像的 Docker 容器。

本节的其余部分介绍如何启动 Docker 容器。

要启动一个包含 TensorFlow 二进制映像的 Docker 容器，请输入以下格式的命令：

$ docker run -it -p hostPort:containerPort TensorFlowImage

其中：

“-p hostPort:containerPort”为可选项。如果您想从 shell 运行 TensorFlow 程序，请省略此选项。如果您想从 Jupyter Notebook 运行 TensorFlow 程序，请将“hostPort”和“containerPort”设置为 8888。如果您想在容器内部运行 TensorBoard，请再添加一个 -p 标志，并将“hostPort”和“containerPort”设置为 6006。
“TensorFlowImage”是必填项。它指示 Docker 容器。您必须指定下列某一个值：
- gcr.io/tensorflow/tensorflow：TensorFlow 二进制映像。
- gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel：TensorFlow 二进制映像以及源代码。

gcr.io 是 Google Container Registry。请注意，dockerhub 上也提供了一些 TensorFlow 映像。

例如，以下命令会在一个 Docker 容器中启动一个 TensorFlow CPU 二进制映像，您可以通过该容器在 shell 中运行 TensorFlow 程序：

$ docker run -it gcr.io/tensorflow/tensorflow bash

以下命令也可在 Docker 容器中启动一个 TensorFlow CPU 二进制映像。但是，在这个 Docker 容器里，您可以在 Jupyter Notebook 中运行 TensorFlow 程序：

$ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow

Docker 将在您第一次启动 TensorFlow 二进制映像时下载该映像。

后续步骤

您现在应该验证您的安装。

使用Anaconda进行安装

Anaconda 安装是由社区提供支持的，并没有任何官方支持。

您可以按照以下步骤在一个 Anaconda 环境中安装 TensorFlow：

按照 Anaconda 下载网站上的说明下载并安装 Anaconda。
通过调用以下命令创建一个名为 tensorflow 的 conda 环境：
```
$ conda create -n tensorflow pip python=2.7 # or python=3.3, etc.
```

通过发出以下命令来激活该 conda 环境：

$ source activate tensorflow
 (targetDirectory)$  # Your prompt should change

发出以下格式的命令，在您的 conda 环境中安装 TensorFlow：
```
(targetDirectory)$ pip install --ignore-installed --upgrade TF_PYTHON_URL
```
其中“TF_PYTHON_URL”是 TensorFlow Python 软件包的网址。例如，以下命令将在 Python 2.7 环境中安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本：
```
(targetDirectory)$ pip install --ignore-installed --upgrade \
 https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.6.0-py2-none-any.whl
```

验证您的安装

要验证您的 TensorFlow 安装，请执行以下操作：

确保您的环境已准备好运行 TensorFlow 程序。
运行一个简短的 TensorFlow 程序。

准备您的环境

如果您是在原生 pip、Virtualenv 或 Anaconda 上进行安装的，那么请执行以下操作：

启动一个终端。
如果您是通过 Virtualenv 或 Anaconda 进行安装的，请激活您的容器。
如果您安装了 TensorFlow 源代码，请导航到 TensorFlow 源代码所在目录之外的其他任何目录。

如果您是通过 Docker 进行安装的，请启动一个运行 bash 的 Docker 容器。例如：

$ docker run -it gcr.io/tensorflow/tensorflow bash

从 shell 中调用 Python，如下所示：

$ python

在 Python 交互式 shell 中输入以下几行简短的程序代码：

# Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果系统输出以下内容，则说明您可以开始编写 TensorFlow 程序了：

Hello, TensorFlow!

如果您是 TensorFlow 初学者，请参阅 TensorFlow 使用入门。

如果系统输出一条错误消息而不是问候语，请参阅常见的安装问题。

常见的安装问题

我们借助 Stack Overflow 来记录 TensorFlow 安装问题及其补救措施。下表链接了 Stack Overflow 上关于一些常见安装问题的解答。如果您遇到了下表中未列出的错误消息或其他安装问题，请在 Stack Overflow 上进行搜索。如果 Stack Overflow 中没有显示您搜索的错误消息，请在 Stack Overflow 上提一个与之相关的新问题，并指定 tensorflow 标签。

Stack Overflow 链接	错误消息

42006320

ImportError: Traceback (most recent call last):
File ".../tensorflow/core/framework/graph_pb2.py", line 6, 
in from google.protobuf import descriptor as _descriptor
ImportError: cannot import name 'descriptor'

33623453

IOError: [Errno 2] No such file or directory:
  '/tmp/pip-o6Tpui-build/setup.py'

35190574

SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate 
verify failed

42009190

  Installing collected packages: setuptools, protobuf, 
  wheel, numpy, tensorflow
  Found existing installation: setuptools 1.1.6
  Uninstalling setuptools-1.1.6:
  Exception:
  ...
  [Errno 1] Operation not permitted:
  '/tmp/pip-a1DXRT-uninstall/.../lib/python/_markerlib'

33622019

ImportError: No module named copyreg

37810228

在 pip install 操作过程中，系统返回了如下错误：

OSError: [Errno 1] Operation not permitted

33622842

import tensorflow 语句触发了如下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/
         tensorflow/__init__.py",
    line 4, in 
    from tensorflow.python import *
    ...
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/
         tensorflow/core/framework/tensor_shape_pb2.py",
    line 22, in 
    serialized_pb=_b('\n,tensorflow/core/framework/
      tensor_shape.proto\x12\ntensorflow\"d\n\
         x10TensorShapeProto\x12-\n\x03\x64im\x18\x02
           \x03(\x0b\x32
      .tensorflow.TensorShapeProto.Dim\x1a!\n\x03\x44im\x12\
         x0c\n\x04size\x18\x01
             \x01(\x03\x12\x0c\n\x04name\x18\x02 \
                x01(\tb\x06proto3')
  TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'syntax'

42075397

pip install 命令触发了以下错误：

...
You have not agreed to the Xcode license agreements, please run
'xcodebuild -license' (for user-level acceptance) or
'sudo xcodebuild -license' (for system-wide acceptance) 
 from within a Terminal window to review and agree to the Xcode 
  license agreements.
...
  File "numpy/core/setup.py", line 653, in get_mathlib_info

    raise RuntimeError("Broken toolchain: cannot link a simple 
      C program")

RuntimeError: Broken toolchain: cannot link a simple C program

TensorFlow Python软件包的网址

部分安装方式需要您提供 TensorFlow Python 软件包的网址。您所指定的值取决于三个因素：

操作系统
Python 版本

本部分介绍 Mac OS 安装的相关值。

Python 2.7

https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.6.0-py2-none-any.whl

Python 3.4、3.5或3.6

https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.6.0-py3-none-any.whl

来源：TensorFlow官方文档

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在 macOS 上安装 TensorFlow

本指南介绍如何在 macOS 上安装 TensorFlow。虽然这些说明可能也适用于其他 macOS 版本，但我们只在满足以下要求的计算机上对这些说明中的内容进行过测试（并提供相关支持）：

后续步骤

使用原生pip进行安装

安装 TensorFlow

后续步骤

后续步骤

使用Anaconda进行安装

验证您的安装

准备您的环境

常见的安装问题

TensorFlow Python软件包的网址

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后续步骤

使用原生pip进行安装

安装 TensorFlow

后续步骤

后续步骤

使用Anaconda进行安装

验证您的安装

准备您的环境

常见的安装问题

TensorFlow Python软件包的网址

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