zsh: 非法硬件指令 npm run start-server

Question

目标：使用 TensorFlow.js 在服务器端构建一个 Node.js 网络服务器，用于训练和分类模型 我正在尝试做this tutorial 来学习TensorFlow.js。

预期结果：服务器应该像这样在适当的端口上本地运行。

$ npm run start-server
...
  > Running socket on port: 8001
Epoch 1 / 1
eta=0.0 ========================================================================================================>
2432ms 34741us/step - acc=0.429 loss=1.49

实际结果：服务器不运行

@MacBook-Pro baseball % npm run start-server

> tfjs-examples-baseball-node@0.2.0 start-server
> node server.js

zsh: illegal hardware instruction  npm run start-server

我的硬件和软件配置：

• MacBook Pro（13 英寸，M1，2020 年）
• 芯片：苹果M1
• macOS Big Sur 版本 11.4
• @tensorflow/tfjs-node: ^1.3.2
• Node.js 版本：v14.17.5
• Xcode 12.5.1 / 构建版本 12E507

我尝试了什么？ 在这个阶段，我不记得我读过多少个 Github issues 和 Stackoverflow question 来解决这个问题而没有成功。

1. 尝试使用 @tensorflow/tfjs-node 的早期版本，例如 1.2.0 和 1.0.0。
2. 尝试了@tensorflow/tfjs-node 的最新版本，即 3.8.0
3. 检查了我的 Mac 上是否安装了 Python 2.7.16 和 3.9.6。他们是。
4. 删除 node_modules 和 package-lock.json 并运行 npm install
5. 已将 Node.js 更新为最新版本。
6. 确保已安装 Xcode。

这似乎是硬件兼容性问题，但我无法找出解决方案。请注意，我正在尝试使用 TensorFlow 而不是 Python 的 Javascript 实现。

Answer 1

首先，tfjs-node 包含二进制 tensorflow 实现（与 python 相同），JS 部分只是一个包装器（tfjs-node 安装程序实际上将 NAPI 绑定构建到二进制文件）

其次，这是不模拟 x86 指令集的 M1 CPU - 根本不支持高级指令（例如 AVX）。

由于您已经尝试过旧的 tfjs-node v1.2（AVX 之前的最后一个），唯一正确的解决方案是在 M1 硬件上从头开始构建 tfjs-node - 相当痛苦的过程，但并非不可能

如果你在 github 上搜索别人的端口，你可能会很幸运

更新：

Apple 创建了一个 TF 分支，它使用基于 TF 2.4RC 的 Apple ML 库（以及可选的 Metal 库），
但它似乎没有得到很好的维护 - 最后一次更新是在 2021 年 3 月。

• https://github.com/apple/tensorflow_macos
• https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/

所以第一步是让 TF 在 Python 中工作
那么问题是重建@tensorflow/tfjs-node 包以使用该库而不是预先捆绑的一个