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macOS安装TensorFlow踩坑记
机器学习还没入门，在配置TensorFlow环境的时候就遇上了不少麻烦。因此把踩坑的经历记下来，希望能帮助到各位。
一、安装python
虽然macOS自带python2.7，一方面是版本比较旧，另一方面是不方便我们“乱搞”，因此首先要另外安装一个python3作为基础环境。
首先打开terminal，安装homebrew包管理器，终端输入：
$ /usr/bin/ruby -e"$(curl -fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
安装完成后再执行：
$ brew install python3
上述命令执行完成后，在terminal中输入：
$ which python
如果出现了python 3.7+，那么说明已经完成python3的安装了，在看看有没有安装上pip：
$ pip3 --version
"pip 18.0 from /usr/local/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)"
出现上述字样表示已经安装好了pip，一般来说用homebrew安装python3会一并安装好pip。
二、安装TensorFlow
因为tensorflow官方还没支持python3.7，如果想要安装纯cpu版本的tensorflow 1.11.0，而且不会有各种报错的话，我们需要从一个针对这种情况修改了包体的github源安装适合我们的tensorflow
github源地址：https://github.com/lakshayg/tensorflow-build
以python3.7为例，打开terminal输入：
$ pip3 install --ignore-installed --upgrade "Download URL”
#这里需要把“Download URL”替换成对应的下载链接
当然，我们也可以先下载到本地，然后以本地路径安装，方法是类似的。
三、测试
安装好后我们测试一下tensorflow是不是装好了，打开终端，输入python3，回车，依次输入以下代码：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello).decode())
如果输出“Hello, TensorFlow”且没有任何报错，说明tensorflow的安装没有问题。
四、搭配Pycharm使用
Pycharm怎么安装这里就不赘述了，只讲怎么在Pycharm的独立虚拟环境中使用我们安装好的tensorflow，总结的来说有两种方法。
方法一：添加系统的python3的库文件夹到pycharm
首先我们要确定我们的tensorflow装到了哪里，方法很简单，打开terminal，输入python3
import tensorflow as tf
print(tf.__path__)
这样我们就可以得到site-packages的路径
打开Pycharm，打开Preference，选择Project Interpreter，默认的Interpreter是Pycharm工程的独立库，这个库是依赖于系统所安装的python版本的。
看到Project Interpreter选项，选择右边的小齿轮，点击show all
点击加号新增一个环境，选择Existing environment，进入我们刚刚查到的路径，找到该目录下的bin/python3，点击OK添加。
回到project interpreter设置窗口，选择我们刚刚添加的环境，应该就能看到安装好的tensorflow啦。
方法二：允许pycharm使用系统库
但是如果我们想要在这个工程自带的库环境中“乱搞”，使用pycharm的包管理器装一些专用的第三方包，同时用到我们装好的tensorflow，就需要进行下一步的配置了。
参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32300143/article/details/79961307
打开pycharm工程目录下的venv文件夹，找到pyvenv.cfg，用文本编辑器打开
将文件中的include-system-site-packages 修改为true，保存。重新启动一下pycharm，打开project interpreter，选择工程项目的包库，就可以看到我们装好的第三方tensorflow啦。
最后，测试一下吧。
大功告成！
