张量流加载时间太长

我正在 Jupyter 笔记本上开发一个深度学习项目。安装 TensorFlow 并尝试加载后，导入过程需要很长时间，有时超过 6 分钟而无法完成。即使当我尝试仅从 TensorFlow 导入特定函数时，我也会遇到同样的问题。我尝试了几个故障排除步骤来解决此问题：

有趣的是，当我改用 Google Colab 时，TensorFlow 导入工作正常，没有任何延迟或崩溃。这表明该问题可能特定于我的本地设置。尽管遵循了各种在线建议和文档，我仍然无法在本地计算机上解决该问题。

对于上下文，这里有两个显示问题的屏幕截图：

在这两种环境中，导入过程要么花费不合理的长时间，要么导致内核崩溃。我已确保我的 macOS 安装了必要的 Xcode 命令行工具。我的系统配置如下：

我将不胜感激任何见解或解决此问题的解决方案。有其他人遇到过类似的问题吗？如果有，您是如何解决这些问题的？

提前感谢您的帮助！

TensorFlow 加载时间过长问题分析

遇到的 TensorFlow 加载时间过长问题的确很让人头疼，特别是当 Colab 上运行正常时，更说明问题可能出在的本地环境上。根据提供的信息，我分析可能的原因和解决方案如下：

1. 硬件兼容性问题 :

“非法硬件指令”错误强烈暗示 TensorFlow 与的硬件（可能是 CPU）不完全兼容。这可能是因为使用的 TensorFlow 版本没有针对的 CPU 架构进行优化，或者的 CPU 不支持 TensorFlow 所需的某些指令集（如 AVX/AVX2）。
建议 :
- 确认的 CPU 型号，并查看 TensorFlow 官方文档中是否支持的 CPU 架构。
- 尝试安装针对的 CPU 架构编译的 TensorFlow 版本。可以尝试使用 pip install tensorflow-macos 或 pip install tensorflow-metal (如果的 Mac 支持 Metal)。
- 如果的 CPU 较老，可能需要考虑升级硬件才能使用最新版本的 TensorFlow。

2. 软件环境冲突 :

虽然尝试过重新安装 TensorFlow 和 Jupyter，但仍然可能存在某些软件环境冲突，例如 Python 包版本不兼容等。
建议 :
- 尝试创建一个全新的 Conda 环境，并在其中只安装 TensorFlow 和必要的依赖项。
- 使用 pip freeze > requirements.txt 命令导出 Colab 环境中所有包的版本，然后在本地环境中尝试安装相同版本的包。

3. Xcode 命令行工具问题 :

虽然提到已经安装了 Xcode 命令行工具，但仍然建议检查其版本是否与的 Xcode 版本匹配，以及是否已正确配置。
建议 :
- 运行 xcode-select -p 检查 Xcode 命令行工具的路径是否正确。
- 运行 clang --version 检查 Clang 编译器的版本。
- 尝试重新安装 Xcode 命令行工具: xcode-select --install

4. Bazel 版本问题 :

5. 其他建议 :

尝试在导入 TensorFlow 之前禁用所有第三方库和扩展，例如 Jupyter Notebook 扩展，看看是否有所改善。
使用 time 命令分别测试 import tensorflow 和 from tensorflow import keras 等语句的执行时间，以便更精确地定位问题。
在 GitHub 上搜索 TensorFlow 仓库中是否有其他人遇到过类似问题，并参考他们的解决方案。

希望以上分析和建议能够帮助解决 TensorFlow 加载时间过长的问题！如果还有其他信息或疑问，请随时提出。