- 确保使用的 Tensorflow 版本支持 Apple Silicon M2,可以尝试使用最新版本的 Tensorflow。
- 由于 Apple Silicon M2 使用的是 ARM 架构,需要在安装 Tensorflow 时选择安装对应的版本,例如使用 conda 安装 Tensorflow 时,可以使用以下命令:
conda install -c apple tensorflow-metal
- 如果运行的训练模型中使用了 GPU,需要使用 M1/M2 支持的 GPU 库,例如使用 PlaidML 作为后端可以兼容 M1/M2 GPU,需要先安装 PlaidML:
pip install plaidml-keras plaidbench
然后在代码中设置 PlaidML 后端:
import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "plaidml.keras.backend"
- 如果以上方法仍无法解决问题,可以尝试使用 Rosetta2 模拟 x86_64 架构的运行环境,但可能会影响性能。