在Apple M1 Mac上不使用Metal运行最新版TensorFlow是否可行？

关键问题答复 #

1. Python 3.11兼容的tensorflow-macos版本 #

截至2023年4月，官方tensorflow-macos 2.12及所有已发布版本均不支持Python 3.11，仅兼容Python 3.8-3.10。这是你遇到No matching distribution found错误的核心原因。

2. 查询tensorflow-macos依赖版本的方法 #

• 列出所有可安装的tensorflow-macos版本：

  pip index versions tensorflow-macos
  

• 查看指定版本的依赖约束（无需实际安装）：

  pip install tensorflow-macos==2.12.0 --dry-run
  

  执行后会输出该版本要求的Python版本、numpy等依赖包的具体版本范围。

满足需求的最优方案（保留Python 3.11+CPU运行TensorFlow 2.12） #

由于你不需要GPU训练，完全无需使用tensorflow-macos，直接安装标准TensorFlow 2.12.0即可，它能在M1 Mac的CPU上正常运行，且保留所有新特性：

1. 创建并激活Python 3.11虚拟环境：

   python3.11 -m venv tf-cpu-env
   source tf-cpu-env/bin/activate
   

2. 安装指定版本的TensorFlow和numpy：

   pip install tensorflow==2.12.0 numpy==1.24.2
   

3. 强制禁用GPU（确保仅使用CPU）：
   在代码开头添加以下配置：

   import os
   os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
   import tensorflow as tf
   tf.config.set_visible_devices([], 'GPU')
   

额外说明 #

• 标准TensorFlow在M1 CPU上的运行效率会优于你的Intel iMac，能充分利用M1的CPU性能优势
• 无需降级Python或TensorFlow即可满足你的需求，完全适配当前开发环境

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Julian7