TensorFlow是Google开发的一款强大的开源库，主要用于数值计算和机器学习任务，特别是在深度学习领域有着广泛的应用。在Mac操作系统上安装TensorFlow1.2.1版本，可以通过Python的包管理器pip来完成，但首先需要确保系统环境满足必要的条件。
1. **Python环境**：从压缩包文件名`tensorflow-1.2.1-cp27-cp27m-macosx_10_11_x86_64.whl`可以看出，这个版本的TensorFlow是为Python 2.7编译的，并且适用于MacOS X 10.11（El Capitan）及更高版本的64位架构。因此，你需要确保你的Mac系统运行的是Python 2.7，并且操作系统版本至少为El Capitan。
2. **Homebrew**：为了方便管理和安装依赖，推荐使用Homebrew作为包管理器。如果尚未安装，可以在终端中输入`/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"`进行安装。
3. **pip**：TensorFlow的安装通常通过Python的pip工具完成。确认Python 2.7环境中已经安装pip，如果没有，可以使用Homebrew安装：`brew install python@2`，然后通过`pip2 install --upgrade pip`更新pip到最新版本。
4. **安装过程**：将`tensorflow-1.2.1-cp27-cp27m-macosx_10_11_x86_64.whl`文件移动到一个易于访问的目录，例如`~/Downloads`。在终端中，导航到文件所在的目录，使用以下命令安装TensorFlow：
```
pip2 install ~/Downloads/tensorflow-1.2.1-cp27-cp27m-macosx_10_11_x86_64.whl
```
5. **验证安装**：安装完成后，通过Python交互式环境检查TensorFlow是否安装成功：
```
python2
>>> import tensorflow as tf
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(tf.constant("Hello, TensorFlow!")))
```
如果没有报错并打印出"Hello, TensorFlow!"，则表示安装成功。
6. **注意事项**：TensorFlow 1.2.1是较旧的版本，可能不支持最新的硬件加速，比如GPU，也不包含一些新版本中的特性。同时，Python 2.7已在2020年停止官方支持，建议考虑升级到Python 3并安装最新版本的TensorFlow以获取更好的性能和安全更新。
7. **Jupyter Notebook集成**：如果你打算在Jupyter Notebook中使用TensorFlow，还需要确保安装了`ipykernel`和`jupyter`，并创建一个TensorFlow的内核：
```
pip2 install ipykernel jupyter
python2 -m ipykernel install --user --name tf27 --display-name "TensorFlow 1.2.1"
```
这将在Jupyter Notebook中创建一个名为"TensorFlow 1.2.1"的新内核，可以选择它来运行TensorFlow代码。
8. **开发环境**：对于开发工作，推荐使用虚拟环境管理Python版本和依赖，如`virtualenv`或`conda`。这可以帮助保持项目间的依赖隔离，避免版本冲突。
9. **资源和社区支持**：安装完成后，你可以参考TensorFlow的官方文档、GitHub仓库、Stack Overflow以及各种在线教程来学习和使用TensorFlow。此外，TensorFlow社区非常活跃，遇到问题时，可以寻求社区的帮助。
通过以上步骤，你应该能够在Mac上成功安装并运行TensorFlow 1.2.1。然而，考虑到版本的局限性，升级到更高版本可能会带来更多的功能和优化。
