我也在TensorFlow和M1 Mac上运行了一些问题。我认为这会有帮助：
1.为硅macs安装anaconda（你已经有了这个）
1.下载这个yml文件yml file您可以将yml文件中的python verson更改为您指定的python版本。
1.运行此命令在安装yml文件的路径中为tensorflow创建一个新环境：

conda env create -f tensorflow-apple-metal.yml -n tensorflow

1.连接到新环境：

conda activate tensorflow

1.将此环境添加到jupyter列表中：

python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python 3.10 (tensorflow)"

如果您在此处遇到错误，请先安装ipykernel

conda install ipykernel

1.最后在Jupyter中测试。运行：

jupyter notebook

现在你可以检查如果GPU正在使用这几行代码：

import sys

import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
import platform

print(f"Python Platform: {platform.platform()}")
print(f"Tensor Flow Version: {tf.__version__}")
print(f"Keras Version: {tensorflow.keras.__version__}")
print()
print(f"Python {sys.version}")
print(f"Pandas {pd.__version__}")
print(f"Scikit-Learn {sk.__version__}")
gpu = len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))>0
print("GPU is", "available" if gpu else "NOT AVAILABLE")

您可以在此存储库中检查并遵循所有这些步骤：tensorflow-metal repo
希望对你有用。