M1版とIntel版のHomebrewを併用するときpyenvがうまく動かない問題を解決する - Qiita
arch -arch x86_64 env PATH=${PATH/\/opt\/homebrew\/bin:/} pyenv install 3.8.7 python-build: use openssl@1.1 from homebrew python-build: use readline from homebrew Downloading Python-3.8.7.tar.xz... -> https://www.python.org/ftp/python/3.8.7/Python-3.8.7.tar.xz Installing Python-3.8.7... python-build: use readline from homebrew python-build: use zlib from xcode sdk BUILD FAILED (OS X 11.2.2 using p
M1のMACのtensorflowでzsh illegal hardwareが出る話 2020/12 - Qiita
はじめに M1のMACでAppleが最適化したtensorflow環境を利用せず、Rosettaでターミナルを起動した状態でtensorflowを利用したい（普通にpip install tensorflowでインストールしたい）場合、import tensorflowを実行するとzsh illegal hardwareと怒られてインタプリンタが落ちます。 理由は分かりません・・・ 解決策 Rosettaでターミナルを起動 Anaconda経由でtensorflowをインストール conda install tensorflow 何でApple謹製のtensorflowを使わないのかというと、opencvも使いたいからです。 前の記事でも書きましたが、opencvとtensorflowを同時に使おうとするとどうしてもAnacondaを経由するしか私には解決できませんでした。
Run OpenVINO-2021.2, OpenCV-4.5.1-openvino on M1 MacBook Air with Intel Neural Compute Stick 2 (conda-forge/Miniforge) - Qiita
Run OpenVINO-2021.2, OpenCV-4.5.1-openvino on M1 MacBook Air with Intel Neural Compute Stick 2 (conda-forge/Miniforge)OpenCVM1OpenVINOncs2AppleSilicon Introduction 2020-12-19 時点の記録。 conda-forge/Miniforge ではApple Silicon(M1)対応(osx-arm64)が先んじています。 numpy, scipy, matplotlib などが対応されています。 Work!! Intel Neural Compute Stick 2 (MYRIAD X) on Apple Silicon (M1) MacBook Air !! Environment MacBook Air 2020 (M1
M1 macOS で python + numpy/scipy/pandas/matplotlib/jupyterlab 環境構築のメモ(2020/12/24 時点) - Qiita
M1 macOS で python + numpy/scipy/pandas/matplotlib/jupyterlab 環境構築のメモ(2020/12/24 時点)PythonmacOSARMM1 M1 macOS で arm64 native な python と numpy/scipy/matplotlib, Jupyter-lab など入れてデータサイエンスしたい. 現状だと x86 の時と同じやり方でインストールしようとすると, M1(arm64) の場合はコンパイルがコケたりなどしてうまく行きません (pip とか, macports 経由とかでインストールとか) 例えば altivec(みんな知っているかな!) コンパイルフラッグが clang 未サポートで numpy ビルドできないなどの issue があります. いずれ時が解決するでしょうが, 待つのもめんどいです. ソ
Apple Silicon M1 でtensorflow-macosを実行したらめちゃくちゃ速かった。 - Qiita
Apple Silicon M1 でtensorflow-macosを実行したらめちゃくちゃ速かった。MacDeepLearningAppleTensorFlowAppleSilicon はじめに Macbook Air (AppleSilicon, M1)を購入しました。 Appleが設計したM1は下馬評以上の性能を叩き出し、とても盛り上がっていますね。 M1のハードウェアとしての魅力はもちろんすごいですが、M1に合わせた各種ソフトウェアの最適化も魅力的です。 AppleがTensorflowをフォークしてM1で最高のパフォーマンスを発揮するように最適化したコード(tensorflow-macos)を公開しています。 https://github.com/apple/tensorflow_macos#requirements tensorflowのブログ記事でパフォーマンスが比較されてい
M1 Macの開発環境 - Qiita
MacBook Pro (M1)でのメモです。インストールできるかどうか状況確認メモです。 自分がよく使うものを中心に。なるべくARMネイティブになるように。もしプライマリーで提供されているインストール手段（.dmg利用など）でARM対応が済んでいればそれを紹介しますが、もしそれで対応していない場合にはMacPortsやソースビルドなどの結果も合わせて紹介します。 PowerPC->x86->x86_64とユニバーサルバイナリを挟んで対応してきたMacPortsはこういう過渡期に強いです。 なお、ここで紹介するバージョンは最新版から古い可能性がありますが、「M1サポートが追加された前後のバージョン」を明記するのを目標にしていますので、これより新しければ問題ないと見てもらえればと思います。 編集リクエストウェルカムです。 現在の状況 IDE/エディタ Eclipseはあまりきちんと試していま
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