https://www.tensorflow.org/install/install_mac注：由于1.2版本，TensorFlow不再提供对OS X的Mac OS X. GPU支持GPU的支持，不再提供。
不过，我希望通过雷电与1080 TI运行的E-GPU设置像akitio节点3
需要什么样的步骤来得到这个设置的工作？ 到目前为止，我知道
是必需的。还有什么需要让CUDA/tensorflow工作？
假设你已经设置你的eGPU盒和连接从eGPU的TB3电缆连接到您的TB3端口：
1.下载自动化，eGPU脚本并运行它
curl -o ~/Desktop/automate-eGPU.sh
https://raw.githubusercontent.com/goalque/automate-eGPU/master/automate-eGPU.sh
&& chmod +x ~/Desktop/automate-eGPU.sh && cd ~/Desktop && sudo
./automate-eGPU.sh
您可能会收到错误消息：
“引导到恢复分区并键入：csrutil disable”
您现在需要做的就是重新启动计算机，并在重新启动时按住cmd + R启用恢复模式。然后定位终端，而在恢复模式，键入：
csrutil disable
然后重新启动计算机并重新运行automate-eGPU.sh脚本
2：下载并安装CUDA
运行cuda_8.0.61_mac.dmg文件，并按照安装阶段进行操作。然后，您将需要设置路径。
转到您的终端，输入：
vim ~/.bash_profile
或者你是否已经存储在您的环境变量，然后添加以下三行：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export DYLD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib:$CUDA_HOME:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib"
export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH
3。下载并安装cuDNN
下载cuDNN是比较麻烦的一点，你必须注册成为Nvidia的开发，然后再把你可以下载它。请确保下载cuDNN v5.1 Library for OSX，因为它是Tensorflow v1.1预计的版本请注意，我们不能使用Tensorflow v1.2，因为没有GPU支持的Mac：（（
[！[enter image description here] [ 1] [1]
现在，您将下载一个名为cudnn-8.0-osx-x64-v5.1.tgz一个压缩文件，解压后，将创建一个名为cuda和CD文件使用终端它。假设该文件夹中下载
打开终端并输入：
cd ~/Downloads/cuda
现在我们需要cuDNN的文件复制到CUDA存储这样：
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib/* /usr/local/cuda/lib/
4.现在，在您畅达/ virtualenv中
安装Tensorflow-GPU V1.1对我来说，因为我用我conda创建使用终端的新环境：
conda create -n egpu python=3
source activate egpu
pip install tensorflow-gpu # should install version 1.1
5.验证它的工作原理
首先，你必须重新启动计算机，则：
在终端类型python并输入：
import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run(c))
如果你有一个GPU这应该没有问题运行，如果是的话那么你应该得到堆栈跟踪（只是一堆错误消息），它应该包括
无法将设备分配给节点'MatMul'：无法满足显式设备规范'/ device：GPU'，因为没有设备matc hing该规范在这个过程中注册
如果不是那么你完成祝贺！我刚刚成立了今天，它的工作完美:)
听起来不错。接下来的几天会尝试这个。目前的1.2版本张量流程正式停止支持gpus在mac吗？ –
另外你现在用什么驱动程序作为驱动程序面对https://egpu.io/forums/mac-setup/no-drivers-found-for-os-x-10-12-5/#post-14343似乎不适合我的1080-ti pascal GPU。 –
我写了一个关于compiling TensorFlow 1.2 with GPU support on macOS的小教程。我认为这是习惯如此，所以这里去复制相关部分：
pip install tensorflow-gpu。一旦你完成了这个工作，如果你正在编译TensorFlow，那么CUDA的设置也会起作用。如果你有一个外部GPU，YellowPillow的回答（或者mine）可能会帮助你设置一些东西。git checkout r1.2替代git checkout r1.0。 在做./configure时，请注意Python库路径：它有时会提示不正确的路径。在大多数情况下，我选择了默认选项，除了：Python库路径，CUDA支持和计算能力。不要将Clang用作CUDA编译器：这会导致出现错误“不一致的crosstool配置;没有找到与'darwin'cpu'local_darwin'相对应的工具链。“使用/usr/bin/gcc作为编译器实际上会使用macOS/XCode附带的Clang。以下是我的完整配置。tensorflow/third_party/gpus/cuda/BUILD.tpl的98行，其中contained linkopts = [“-lgomp”]（但是行的位置可能明显改变）。有些人had issues with zmuldefs，但我认为是早期版本;感谢udnaan指出可以注释掉这些内容。使用Python库路径：/Users/m/code/3rd/conda/envs/p3gpu/lib/python3.6/site-packages
你希望与MKL的支持，建立TensorFlow ？ [Y/N] n的
没有MKL支持将为TensorFlow
请注明优化标志巴泽尔选项“--config =选择”被指定在编译期间使用启用[默认是-march =原生] ：
您是否希望使用Google云端平台支持构建TensorFlow？ [Y/N]
没有谷歌云平台的支持将用于TensorFlow
启用你希望使用Hadoop文件系统的支持，建立TensorFlow？ [Y/N]
没有的Hadoop文件系统的支持将是TensorFlow
启用你希望建立TensorFlow与XLA刚刚即时编译器（实验）？ [Y/N]
没有XLA支持将被用于TensorFlow
启用你希望与动词的支持，建立TensorFlow？ [Y/N]
没有动词的支持将是TensorFlow
启用你希望使用的OpenCL的支持，建立TensorFlow？ [Y/N]
不支持OpenCL会为TensorFlow
启用你希望使用CUDA的支持，建立TensorFlow？[Y/N]Ÿ
CUDA的支持将为TensorFlow
启用你要使用铿锵的CUDA编译器？ [Y/N]
NVCC将用作CUDA编译器
请注明您要使用，例如在CUDA SDK版本7.0。 [留空以使用系统默认值]：
请指定CUDA工具包的安装位置。有关更多详细信息，请参阅README.md。 [默认是/ usr/local/cuda]：
请指定nvcc应该使用哪个gcc作为主机编译器。 [默认为/ usr/bin/gcc]：
请指定您想要使用的cuDNN版本。 [留空使用系统默认值]：
请指定cuDNN库的安装位置。有关更多详细信息，请参阅README.md。 [默认为/ usr/local/cuda]：
请指定您希望使用逗号分隔的Cuda计算功能的列表。
您可以在以下位置找到您设备的计算能力：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
请注意，每个额外的计算能力都会显着增加构建时间和二进制大小。
[默认的是： “3.5,5.2”]：6.1
INFO：开始清洁（这可能需要一段时间）。考虑使用--async如果clean需要几分钟时间。
配置完成
非常感谢您编写这个，Mattias - 正是我期待的:) –
我终于可以使它与下面的设置
我写了一个要点与程序：
https://gist.github.com/jganzabal/8e59e3b0f59642dd0b5f2e4de03c7687
您如何获得Nvidia的工作？我只看到通用的具有256 MB的Nvidia芯片型号，而不是我的1080 ti –
基本上形成第7步，因为GPU无法识别，所以在2017年MacBook Pro上，我无法使用10.12.6。你有什么想法可能是错的？ –
@GeorgHeiler我有同样的问题。我只看到了通用的Nvidia芯片型号，但是当我执行sudo〜/ Desktop/automate-eGPU /./ automate-eGPU.sh -a（步骤5）时，终于可以看到正确的Nvidia卡型号。也许你应该在运行第5步之前插入你的egpu。让我知道这是否有效。 Rember重启你的Mac – Julian
这里是我的解决方案，在Mac上安装一个电子GPU。 Tensorflow不支持tensorflow GPU的了，所以肯定有更好的方法来得到它的工作：
我的配置：
优点：
HOWTO：
命令：
pip install tensorflow-gpu==1.5.0rc0
检查您的安装
的显示驱动程序已正确安装时，你可以插入一个屏幕到GTX 1080 ti卡。
请致电C：\ Program Files \ NVIDIA公司\ NVSMI \ nvidia-smi.exe检查您的视频卡是否可用于CUDA。
执行以下tensorflow命令来查看可用设备：
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
故障排除和提示：
Ubuntu的解决方案：
我无法找到一个有效的解决方案，但这里有一些方法：
看来，我的GTX 680（IMAC）和我的GTX 1080 TI将不一起工作。在通过apt-get安装显示驱动程序后，Ubuntu无法启动：Ubuntu not starting anmore。尝试从NVIDIA download page下载官方显示驱动程序。
OSX解决方案： Tensorflow GPU只支持到tensorflow 1.1。我试图安装一个更新的版本，但不能用cuda支持构建tensorflow-gpu。以下是一些方法：
结论： Windows安装比OSX或Ubuntu的安装更容易，因为显示驱动器正常和tensorflow工作，绝不能建立在你自己的。始终检查您使用的软件版本。必须完全匹配。
我希望这会帮助你！
乔治·喜* .whl文件，你得到你的设置工作？如何？我有和你一样的硬件，想要让TensorFlow工作，但不知道从哪里开始:) – wottpal
。但我真的想要使用egpu，并且面对驾驶员一些问题。 –