从TensorFlow v2.5开始，可以通过tensorflow-metal PluggableDevice使用Mac M1芯片的GPU加速训练。
一般情况下，只要按照苹果“Getting Started with tensorflow-metal PluggableDevice”文档中的步骤安装即可，但我的M1芯片MacBook Air中安装了pyenv，pyenv 是一个 python 版本管理工具，可以方便的在工作环境中安装、管理和切换不同版本的 python，所以我尝试在使用pyenv的情况下，安装TensorFlow。
系统要求，macOS 12.0+，需要先安装好Xcode Command Line Tools，安装命令
xcode-select --install
pyenv的安装和配置请参考网络教程，通过命令
pyenv install --list
可以列出所有可以安装的 python 版本，也会包含anaconda、pypy等不同的版本。
接下来安装Miniforge，这是由于Anaconda 无法在 M1 上运行, Miniforge 是用来替代它的。执行命令
pyenv install miniforge3
会安装最新版本的Miniforge3-MacOSX-arm64，使用pyenv versions命令，可以列出所有被 pyenv 管理的 python 版本。
通过pyenv命令，设置当前 shell 所使用的 python 版本为miniforge3
pyenv shell miniforge3
使用conda创建名为“tensorflow”虚拟环境，并激活，这里使用的python版本为3.9.5（TensorFlow所需）
conda create -n tensorflow python=3.9.5
conda activate tensorflow
安装TensorFlow dependencies
conda install -c apple tensorflow-deps
如果是升级安装新版本的TensorFlow，建议使用
# uninstall existing tensorflow-macos and tensorflow-metal
python -m pip uninstall tensorflow-macos
python -m pip uninstall tensorflow-metal
# Upgrade tensorflow-deps
conda install -c apple tensorflow-deps --force-reinstall
# or point to specific conda environment
conda install -c apple tensorflow-deps --force-reinstall -n tensorflow
安装TensorFlow
python -m pip install tensorflow-macos
安装tensorflow-metal plugin
python -m pip install tensorflow-metal
至此，TensorFlow就安装成功了，执行
conda deactivate
pyenv shell --unset
可以关闭conda虚拟环境，取消设置当前 shell 的 python 版本。
在PyCharm里使用安装在pyenv里的TensorFlow，步骤如下：
在PayCharm里新建项目
选择“Previously configured interpreter”，并点击后面的 “…” 按钮，弹出“Add Python Interpreter”窗口
选择左侧的“Conda Environment”，然后点击“Interpreter”下拉框后面的“…”按钮，弹出“Select Python Interpreter”窗口
选择miniforge3下“tensorflow”这个虚拟环境下的python文件地址，点击“OK”
在“Add Python Interpreter”窗口中，可以看到“Interpreter”已选中我们刚才所选的Python文件地址，同时选中“Make available to all projects”，也就是这个Interpreter可以被所有项目使用，点击“OK”
在“New Project”的窗口中，即可以选择我们刚才创建的“Interpreter”，点击“Create”，项目创建成功。
在main.py中测试一下TensorFlow
执行结果
我们安装的TensorFlow版本是2.7.0。
