简介
由于常用的Anaconda和Miniconda现在都没有提供M1处理器支持的conda环境，所以使用conda-forge提供的miniforge，目前有支持Apple Silicon的版本软件。下文将演示如何安装及使用。
一、Miniforge conda 环境安装
首先，下载 miniforge3，下载地址为：https://github.com/conda-forge/miniforge/#download
在页面中选择 Apple Silicon 版本
安装过程
将下载好的脚本移动到用户目录，并赋予执行权限，安装即可。
mv Miniforge3-MacOSX-arm64.sh ~/
Chmod +x Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
./Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
一路跟着英文提示安装即可，非常简单
安装完成后重启终端，此时就可以使用conda insall安装所需库了，比如pandas，输入conda install pandas就会帮你自动安装此库
更换镜像源
现在miniforge我们已安装成功，并能正常使用，但对于国内用户来讲，下载速度实在是太慢了，我们需更改其默认镜像源，比如我将其改为清华镜像源进行下载，那下载速度简直不要太快
首先打开终端，输入以下命令
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes确认回车运行没问题后，打开访达，搜索condarc，打开此文件
找到- dafaults此行，删除此行后退出，此时已完成更改镜像源，再进行库的安装后会发现下载速非常快。
二、Tensorflow 安装
首先下载 environment.yml 文件，文件内容为：
name: apple_tensorflow
channels:
- conda-forge
- nodefaults
dependencies:
- absl-py
- astunparse
- gast
- google-pasta
- grpcio
- h5py
- ipython
- keras-preprocessing
- numpy
- opt_einsum
- pip=20.2.4
- protobuf
- python-flatbuffers
- python=3.8
- scipy
- tensorboard
- tensorflow-estimator
- termcolor
- typeguard
- typing_extensions
- wheel
- wrapt我们利用上面下载好的 environment.yml 文件来创建一个 conda 环境，命令具体如下：
conda env create --file=environment.yml --name=tf_mac
等待环境创建完成后，我们激活新创建的环境：
conda activate tf_mac
然后再使用 pip 安装好 Apple 提供的 tensorflow 库即可。(版本为aplha3，截止于发稿时最新版本)
pip install --upgrade --force --no-dependencies https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases/download/v0.1alpha3/tensorflow_addons_macos-0.1a3-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl安装完成后，可以进入 ipython 测试以下安装包是否已经成功安装。（import tensorflow的时候，可能有点慢，一般等待一下即可）
这样就完成了 M1 的 tensorflow 配置了。