【 M1 Mac 】高速でUbuntuの仮想環境を構築 - Qiita
はじめに WindowsやIntel Macでは、VirtualBoxというツールを使いUbuntuのVM（仮想マシン）を構築する方法が一般的でした。 しかし、Apple Silicon (M1,M2) を搭載したMacでは、VirtualBoxでのUbuntuのVM構築がまだまだ安定しないという課題があります。 そこで、Windows、Intel Mac、Apple Silicon Mac(M1,M2)に対応し、高速でUbuntuのVMを構築できるソフトウェアを紹介します。 MultiPassとは MultiPassは、Ubuntuの開発をしているCanonical社が提供しているツールです。Windows、Linux、macOSそれぞれのプラットフォームで、同じ操作感で UbuntuのVMを扱うことができます。操作は基本的にCUIで実施します。 MultiPassのインストール
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
みんなの M1 Mac における Homebrew のベストプラクティス は間違っている
追記(2020/12/14): Qiita の Advent Calendar 2020 に空きがあったので登録しました プログラミング技術の変化で得られた知見・苦労話【PR】パソナテック Advent Calendar 2020 1日目 追記(2020/12/30): Homebrew のインストーラーがM1 Macをサポートされました！ 追記(2021/02/07): Homebrew 3.0.0 がリリースされ正式に対応されました Apple Silicon (M1 チップ) を採用した Mac に Homebrew をインストールするときのみんなの設定に対してもっと楽な方法があるのにと思い投稿しました。 上記の記事ではわざわざRosettaを選択してーやシェルを切り替えてーみたいなことが書いてありますがはっきり言って面倒です！ 前提 Rosettaをインストールしている これがない
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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Escape Key Not Working on Mac/M1 Mac, Here's How to Fix
How to compile Intel OpenVINO — x86–64 on Apple M1