AppleSiliconM2上运行Tensorflow训练模型出错。
创始人
2024-09-11 00:02:34
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  1. 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。
  2. 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
  1. 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"
  1. 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。

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