Mac OSXでeGPUプログラミング環境構築(Keras,Tensorflow) - Qiita
もともとGPUを積んでないmacでGPUを使った機械学習をしたいので,外付けGPUボックスとグラフィックボードを用意して環境構築まで行いました。 Mac Mini(macOS Sierra 10.12.6) Python 3.6.3 (pyenvを使っています) AKiTiO Node Thunderbolt3 eGFX Box NVIDIA GeForce GTX1080 Mac MiniはThunderbolt3に対応していないので,Thunderbolt3 to Thunderbolt2アダプタが必要 GPUのセットアップ こちらの記事を参考にGPUのセットアップをしました. Macbook ProでThunderbolt 2接続の外付けGPUを使う（Netstor NA211TB + GeForce GTX 760） NVIDIA Web Driverは378.05.05.25f0
SciPyのバージョンがあがらない(Mac) - Qiita
pipでSciPyのアップグレードを行ったのですが、呼び出すと昔のバージョンが使われてしまってました。 参考サイト通りにやっただけなのですが、色んなマシンでやらないといけないのででまとめ直しておきます。 環境 OS Mac OS X 10.9 (Mavericks) Python 2.7.5 scipy 0.14.0 参考 Mac: How to Upgrade to SciPy 0.13 本当にこの通りやりました。ありがとうございます。 手順 最初に現在のバージョンを確認しておきます。 console $ python -c "import scipy; print scipy.version.full_version" 0.11.0 SciPyを普通にpipでアップグレードします。 $ sudo pip install scipy --upgrade [~/Downloads/KDD_
Macでpip install pandasしたらエラーが出たので対処した - Qiita
$ pip install pandas Downloading/unpacking pandas Downloading pandas-0.15.2-cp27-none-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (6.7MB): 6.7MB downloaded Downloading/unpacking numpy>=1.7.0 (from pandas) Downloading numpy-1.9.1-cp27-none-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (3.6MB):
Working with Matplotlib on OSX — Matplotlib 3.1.0 documentation
Working with Matplotlib on OSX¶ On OSX, two different types of Python builds exist: a regular build and a framework build. In order to interact correctly with OSX through the native GUI frameworks, you need a framework build of Python. At the time of writing the macosx and WXAgg backends require a framework build to function correctly. This can result in issues for a Python installation not build
Macで深層学習の環境をさくっと作る手順 with TensorFlow and OpenCV - Qiita
はじめに 新しくMacBook Airを購入したので、これまで使っていたMacBook Airと同じ環境を構築するために必要な手順を整理します。 再セットアップをする時に困らないため自分用にメモしている感じですが、共有すると誰か他の人のためにもなるかもしれないと期待するところです。 主な手順 以下の順番でインストールします。 Xcode pyenv anaconda autoconf、automake、libtool、CMake OpenCV TensorFlow Xcode App Storeを起動してXcodeをインストール。 pyenvとanaconda 以下のスクリプトを作成して実行。 ※ ここでは2017年5月6日現在の最新版4.3.1のanacondaをインストールします。 git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
MacOSXにPythonを用いた機械学習を行うための環境を構築する - Qiita
下記の書籍を読み進めるための開発環境の構築メモです。 書籍：Pythonによるスクレイピング＆機械学習 開発テクニック http://www.socym.co.jp/book/1079 Homebrewのインストール まず最初に、MacOSX用のパッケージマネージャー「Homebrew」をインストールします。 http://brew.sh/index_ja.html $ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 途中、sudoのパスワードを入力します。 pyenv 次に、Pythonのバージョンマネージャー「pyenv」をインストールします。 Pythonのバージョンごとに環境（インストールしているパッケージ）を変えることができます。
TensorflowでOSXのGPUが対応されたよ - Qiita
2018/12/16追記 いつの間にかOSXのGPU公式サポートはなくなったみたいなので、それでもGPU使いたい方はこちらのドキュメントが参考になるかもしれません。 Tensorflow 1.6 on macOS High Sierra 10.13.3 with GPU Acceleration (without disabling SIP) 2017/2/17追記 Tensorflow 1.0.0から簡単にインストールできるようになったので公式ドキュメントに従うことをおすすめします。 https://www.tensorflow.org/install/install_mac #cuda8.0 $ brew upgrade $ brew install coreutils $ brew cask install cuda #cuDNN v5.1 Library for OSXをダウンロー
GitHub - snare/voltron: A hacky debugger UI for hackers
Voltron is an extensible debugger UI toolkit written in Python. It aims to improve the user experience of various debuggers (LLDB, GDB, VDB and WinDbg) by enabling the attachment of utility views that can retrieve and display data from the debugger host. By running these views in other TTYs, you can build a customised debugger user interface to suit your needs. Voltron does not aim to be everythin
MacでTensorFlowのTypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'syntax'を解決する - Qiita
GoogleのTensorFlowが凄いらしいので使ってみようと思ったらエラーが出てつまづいてしまったので、同じような境遇の人のために解決方法をメモしておきます。 インストール >>> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 4, in <module> from tensorflow.python import * File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 13, in <
GitHub - Abjad/abjad: Abjad is a Python API for building LilyPond files. Use Abjad to make PDFs of music notation.
Abjad helps composers build up complex pieces of music notation in iterative and incremental ways. Use Abjad to create a symbolic representation of all the notes, rests, chords, tuplets, beams and slurs in any score. Because Abjad extends the Python programming language, you can use Abjad to make systematic changes to music as you work. Because Abjad wraps the LilyPond music notation package, you
Fink - Home
The Fink project wants to bring the full world of Unix Open Source software to Darwin and Mac OS X. We modify Unix software so that it compiles and runs on Mac OS X ("port" it) and make it available for download as a coherent distribution. Fink uses Debian tools like dpkg and apt-get to provide powerful binary package management. You can choose whether you want to download precompiled binary packa
Pythonデータ分析系ライブラリのインストール Windows / Mac - Librabuch
PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日（金）に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。（参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます） 導入手順 共通 Windows版 Mac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。（手順問わず） p
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Mac に matplotlib をインストールする手順 - Qiita
【初心者向け】MacでDockerを使ってTensorFlowを試す(Jupyter Notebook) - Qiita
GitHub - rcmdnk/MenuBarGmail: Gmail notification in Menu Bar for Mac