M1 MacBook运行代码时Jupyter notebook内核无报错崩溃

M1芯片属于ARM架构，你当前安装的scikit-learn、TensorFlow大概率为x86架构编译版本，且Python3.8.8对M1原生适配的支持度较低，架构不兼容会直接触发内核崩溃，不会抛出Python层面的报错信息。

长期原生适配方案（推荐） #

• 卸载当前已安装的不兼容依赖
  执行命令：
  pip uninstall scikit-learn tensorflow -y
• 安装适配ARM架构的Miniforge，创建Python3.9及以上版本的虚拟环境，避免全局环境冲突
• 虚拟环境中安装适配M1的依赖包：
  安装scikit-learn：conda install scikit-learn
  安装TensorFlow MacOS适配版本：conda install tensorflow-macos tensorflow-metal
• 重启Jupyter notebook内核，重新运行导入代码即可

注意：安装依赖时不要用Rosetta 2启动终端，否则会默认安装x86架构的包，依然会出现兼容问题

临时兼容方案（不推荐长期使用） #

• 右键点击终端应用→显示简介→勾选「使用Rosetta打开」，重启终端后重新安装所有依赖，再启动Jupyter运行代码即可，该方案依赖转译运行，执行效率较低。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LELOUCH