brew update
 brew install pyenv

安装完，把下面这一行加入到 ~/.zshrc 或者 ~/.bashrc

eval "$(pyenv init --path)"

接来下安装 Python 的版本 3.8.12

pyenv install 3.8.12
pyenv global 3.8.12   #切换系统全局python版本到3.8.12

2. 安装Miniforge/版本选择

首先，下载 miniforge3，下载地址：github.com/conda-forge/ 在页面中选择 Apple Silicon 版本:  Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

将下载好的脚本赋予执行权限，安装即可。

chmod +x Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
./Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

如果安装过程中，出现下面的错误：

xcrun: error: invalid active developer path (/Library/Developer/CommandLineTools),

missing xcrun at: /Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrun

则需要安装Xcode toolkit，安装命令如下：

xcode-select --install

安装完 Xcode toolkit 成功后，重新再安装Miniforge3即可。 

完成安装后，重新激活一下配置文件， zsh为例：

source .zshrc

完成测试 conda 是否安装完成：

conda --version

能看到正常的版本号输出即安装成功。

3: 环境设置

创建虚拟环境

conda create --name mlp python=3.8.10

激活虚拟环境

conda activate mlp

这里 conda 环境取名为 mlp， 含义是 multi layer perceptron 多层感知机（神经网络的多层感知机）。

4: 安装 TensorFlow 基础包

安装 TensorFlow 依赖，以及基础包:

conda install -c apple tensorflow-deps

python -m pip install tensorflow-macos

5: 安装 tensorflow-metal 插件

python -m pip install tensorflow-metal

到这里开发环境安装完毕，下一节开始跑一个 TensorFlow 的应用。 对手写体数字进行识别。