M1架构使得一些软件包很难使用，但到目前为止，除了TensorFlow之外，所有软件包都已经解决了这个问题。
为了能够在M1（或M2）芯片上使用tensorflow，您需要使用tensorflow-macos而不是tensorflow。
在我的例子中，我有一个使用pipenv进行依赖管理的工作流。这样，无论系统如何，一切都可以正常工作。然而，对于tensorflow来说，这是一个问题，因为它不能安装在M1上，而tensorflow-macOS不能安装在其他架构上。
因此，当我锁定我的Pipfile，并试图运行一个CI作业，它崩溃，因为我使用的mac版本，这是现在锁定，但不工作在CI。
现在，如果一些需要tensorflow的包不是其他包的依赖项，这就不是什么大问题了，这意味着tensorflow不再位于这些包的Pipfile中。
有人知道该怎么处理吗？
理想情况下，如果tensorflow在某个地方被使用，你会希望在m1上做一些别名来使用tensorflow-macos，但是我不认为这是可能的。
Docker在某些情况下是一个解决方案（但在m1和tensorflow上工作得不是很好），但如果repo与其他本地进程（如kubernetes、环境变量等）交互太多，则会再次出现问题。
假设您有以下Pipfile

[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"

[packages]
tensorflow = "==2.7.*"

[requires]
python_version = "3.9"

在M1上锁定/安装这个将不起作用，所以你必须将它更改为tensorflow-macos。但是，这在其他机器上不起作用...