我已经使用 Anaconda 几年了，但自从我开始使用带有 M1 处理器的 Mac 以来，我不得不处理一些软件包安装的一系列问题，这让我对一些基本概念有点困惑。
例如，我试图安装 Tensorflow，结果发现正确的方法是安装 miniforge，并从 conda-forge 通道（这是 miniforge 的默认通道）获取 Tensorflow，如下所示here https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/。
然后，我想知道是否可以使用 Anaconda/Miniconda 执行相同操作...将 conda-forge 通道设置为默认值，并安装 Tensorflow（或任何其他与 arm 兼容的软件包），但是有人告诉我这是不可能的 https://stackoverflow.com/questions/71018491/using-conda-forge-as-default-channel-with-anaconda-to-install-packages-on-mac-pr
所以，现在我试图了解这一切是如何运作的。
如果 conda-forge 通道中存在与 M1 处理器兼容的 Tensorflow 版本（并且确实存在），为什么在将其配置为使用该通道后无法使用 Anaconda/Miniconda 安装它？换句话说，Anaconda/Miniconda 和 Miniforge 之间有什么区别，除了它们寻找软件包的渠道（以及据我所知，还有一些许可证）？
Here https://stackoverflow.com/questions/60532678/what-is-the-difference-between-miniconda-and-miniforge有一个类似的问题，但答案似乎没有解决我主要关心的问题（为什么以 conda-forge 作为默认通道的 Anaconda/Miniconda 与 miniforge 不同）。
这并非不可能，但你必须克服重重困难才能完成它。
首先，如果您安装了 Anaconda，则无法将 conda-forge 包一致地安装到基础环境中，因为anacondaAnaconda 基础环境中的包会与 conda-forge 中的包冲突。
其次，由于 Anaconda 目前只有 x86_64，因此您只能通过 Rossetta 仿真来安装它。之后，您需要通过设置环境变量 CONDA_SUBDIR 告诉 conda 您需要 arm64 兼容的软件包。
CONDA_SUBDIR=osx-arm64 conda create -n native numpy -c conda-forge
将为您提供一个带有本机 arm64 软件包的新环境。但是，如果您想更新此环境，则必须在所有 conda 命令前加上前缀CONDA_SUBDIR=osx-arm64.
要永久修复此问题，您可以执行以下操作
conda activate native
conda config --env --set subdir osx-arm64
这将使 conda 使用osx-arm64对于这个环境。
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