让TensorFlow在ARMMac上使用GPU

我已根据这些说明安装TensorFlow在 M1 ( ARM ) Mac 上。一切正常。

但是，模型训练正在CPU. 如何将培训切换到GPU?

In: tensorflow.config.list_physical_devices()
Out: [PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU')]

在Apple 的 TensorFlow 发行版的文档中，我发现以下有点令人困惑的段落：

无需对现有 TensorFlow 脚本进行任何更改即可使用 ML Compute 作为 TensorFlow 和 TensorFlow Addons 的后端。有一个mlcompute.set_mlc_device(device_name='any')用于 ML Compute 设备选择的可选API。device_name 的默认值为“any”，这意味着 ML Compute 将选择您系统上的最佳可用设备，包括多 GPU 配置上的多个 GPU。其他可用选项是CPU和GPU。请注意，在 Eager 模式下，ML Compute 将使用 CPU。例如，选择 CPU 设备，您可以执行以下操作：

# Import mlcompute module to use the optional set_mlc_device API for device selection with ML Compute.
from tensorflow.python.compiler.mlcompute import mlcompute

# Select CPU device.
mlcompute.set_mlc_device(device_name='cpu') # Available options are 'cpu', 'gpu', and 'any'.

所以我尝试运行：

from tensorflow.python.compiler.mlcompute import mlcompute
mlcompute.set_mlc_device(device_name='gpu')

并得到：

WARNING:tensorflow: Eager mode uses the CPU. Switching to the CPU.

在这一点上，我被卡住了。如何keras将 GPU 上的模型训练到我的 MacBook Air？

TensorFlow 版本： 2.4.0-rc0