ML.NET图像分类功能在macOS M1设备运行崩溃问题咨询

• 架构不兼容：你使用的SciSharp.TensorFlow.Redist 2.3.1版本仅提供x86_64架构的二进制文件，M1芯片为ARM64架构，原生运行时找不到对应架构的libtensorflow共享库，所以触发崩溃，且因为是底层原生库加载失败，上层C#的try-catch无法捕获异常。
• 运行环境适配差：.NET Core 3.1已于2022年底停止官方支持，对M1系列芯片的适配存在大量缺陷，ML.NET 1.6版本也未针对ARM64架构的macOS做适配。

• 版本升级适配（优先推荐）
  1. 将项目的TargetFramework从netcoreapp3.1升级到net6.0及以上版本，新版本.NET对M1架构有原生支持
  2. 将所有ML.NET相关NuGet包（Microsoft.ML、Microsoft.ML.Vision、Microsoft.ML.ImageAnalytics）升级到2.0及以上稳定版，新版本已适配ARM64 macOS
  3. 替换SciSharp.TensorFlow.Redist包为支持M1的版本：卸载原有2.3.1版本的包，安装适配ARM64 macOS的SciSharp.TensorFlow.Redist.OSX.ARM64对应版本，或使用2.10及以上版本的TensorFlow Redist包
• 手动补全库方案
  如果你需要保留现有1.6版本的ML.NET依赖，可手动下载ARM64架构对应版本的libtensorflow动态库，将libtensorflow.dylib文件放置到/usr/local/lib目录下，或在运行前将库文件所在目录添加到DYLD_LIBRARY_PATH环境变量中
• 临时验证方案
  可通过Rosetta 2转译运行验证逻辑是否正常：右键终端应用选择「显示简介」，勾选「使用Rosetta打开」，在转译后的终端中执行dotnet run，即可加载x86版本的tensorflow库运行程序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JoeGER94