M1 MacにTensorFlow + coremltoolsの環境を構築する／TensorFlow PluggableDeviceとは何なのか

とあるTensorFlowのモデルを最新のcoremltools 6.0で変換したく、

手元のM1 MBPにTensorFlow + coremltoolsの環境を構築した際のメモ。

illegal hardware instructionエラー

condaでPython 3.10の環境を用意して、tensorflowをインストール。バージョンはcoremltools 6.0がサポートしている2.8を指定。

% pip install tensorflow==2.8

そのうえでPythonで `import tensorflow` してみると、

zsh: illegal hardware instruction

なるエラーが発生した。

エラーメッセージでググるとこんな記事が出てきた。

M1のMACのtensorflowでzsh illegal hardwareが出る話 2020/12 - Qiita

M1のMACでAppleが最適化したtensorflow環境を利用せず、Rosettaでターミナルを起動した状態でtensorflowを利用したい（普通にpip install tensorflowでインストールしたい）場合、import tensorflowを実行するとzsh illegal hardwareと怒られてインタプリンタが落ちます。

手元でやっている状況としては"Rosettaでターミナル起動"しているわけではないが、"M1のMACでAppleが最適化したtensorflow環境"なるものがあるらしいのはこの記事で初めて知った。

tensorflow_macos

リンクが貼られている記事を見に行き、そちらの記事でApple公式アカウントの `tensorflow_macos` なるリポジトリの存在を知る。

このリポジトリには

This repository has been archived by the owner. It is now read-only.

と既にメンテされない旨が表示されており、さらにREADMEのトップには

You can now leverage Apple’s tensorflow-metal PluggableDevice in TensorFlow v2.5 for accelerated training on Mac GPUs directly with Metal.
（TensorFlow v2.5でAppleのtensorflow-metal PluggableDeviceを活用し、Metalで直接Mac GPUのトレーニングを加速することができるようになりました。）

と"tensorflow-metal PluggableDevice"なるさらに次世代の実装がある旨が表示されている。

"Learn more here"には以下のURLがリンクされていた。

Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer

tensorflow-metal PluggableDeviceとは

"Getting Started with tensorflow-metal PluggableDevice" というページには次のように記載されていた。

Accelerate training of machine learning models with TensorFlow right on your Mac. Install TensorFlow and the tensorflow-metal PluggableDevice to accelerate training with Metal on Mac GPUs.
（TensorFlowを使った機械学習モデルのトレーニングをMac上で高速化する。TensorFlowとtensorflow-metal PluggableDeviceをインストールすると、MacのGPU上でMetalを使った学習を高速化することができます。）

tensorflow-metal PluggableDeviceを使用することで、TensorFlowの学習が、Mac上でMetalを利用して高速に行われるようになるらしい。

TensorFlow PluggableDevicesとは何なのか