搭载M1芯片的Mac参加Google TensorFlow证书考试相关问题问询

首先不建议直接使用tensorflow-macos 2.5版本参与考试，该版本针对Apple Silicon做了定制化修改，部分API返回结果和官方要求的标准TensorFlow 2.5存在差异，可能导致答题结果校验不通过，可选择以下两种成熟解决方案：

方案1：使用Docker容器运行x86架构官方TensorFlow 2.5镜像 #

M1芯片的Mac支持通过Rosetta 2转译运行x86架构的Docker容器，直接拉取官方预编译的TensorFlow 2.5镜像即可，无需自行适配编译，API和官方考试要求完全一致，不会出现兼容问题。
操作步骤：

• 打开Docker Desktop设置，开启「Use Rosetta for x86/amd64 emulation on Apple Silicon」选项
• 执行镜像拉取命令：docker pull tensorflow/tensorflow:2.5.0
• 考试时直接在容器对应的开发环境内完成答题即可，考试的环境校验仅识别TensorFlow版本号和API兼容性，不会检测底层硬件架构

方案2：使用Conda创建x86模拟环境安装原生TF2.5 #

通过conda的osx-64架构模拟也可以直接安装官方x86版本的TensorFlow 2.5，无需使用tensorflow-macos版本：

• 执行命令创建x86架构的conda环境：CONDA_SUBDIR=osx-64 conda create -n tf25_exam python=3.8
• 激活环境后执行配置命令：conda config --env --set subdir osx-64
• 直接用pip安装官方TF2.5：pip install tensorflow==2.5.0

成功参考案例说明 #

目前已有大量M1系列芯片的用户通过上述两种方案完成考试，没有出现版本校验不通过的情况，只要环境内的TensorFlow版本号为2.5.x、API调用符合官方规范，考试系统不会限制底层硬件和运行架构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AIIMOOR