M1チップ構成Python環境

アナコンダをインストールする

Anaconda は、今年 6 月 7 日に M1 チップをサポートするバージョンをリリースしました (22)。

その前に、miniforge をインストールすることで anaconda を使用できるようになります;
ダウンロード アドレス: https://github.com/conda-forge/miniforge/releases
ダウンロードする Miniforge3 の MacOSX-arm64 バージョンを選択します
ダウンロード後、ダウンロード パスの下にあるターミナルを開きます「sh Miniforge3 -4.11.0-0-MacOSX-arm64.sh」と入力し、「yes/no」の入力を求められたら「yes」と入力するだけです。
インストールが完了したかどうかを確認します:ターミナルに「 conda
--version 」と入力します
。conda とバージョン番号の場合は、成功した場合、最新バージョンは Python バージョン 3.9.12 です。

anaconda 公式 Web サイトから完全バージョンを直接ダウンロードする方が便利です。
最新バージョンをダウンロードするアドレス: https://www.anaconda.com/products/distribution
および過去のバージョンを表示するアドレス: https:// repo.anaconda.com/archive/

conda が国内ソースを置き換える

ソースを見る

conda config --show-sources

倉庫を追加する

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

それらをすべて追加することも、追加する主要なものを選択することもできます。

ps: 他の人のブログでエラーが報告されている場合は、この方法で処理できます:
構成を確認して変更します
conda config --show.
-defaults が存在する場合は、この行を削除する必要があります。
conda config --チャネルのデフォルトを削除

ジュピターをインストールする

Miniforge バージョンには jupyter がありません:
ターミナルに入力します。

sudo pip install jupyter

jupyter-lab のように:

sudo pip install jupyterlab

pycharmをインストールする

リンク: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac
ドロップダウン選択.dmg (Apple シリコン)

環境変数を構成する

ターミナルでファイルを開きます: vi ~/.zshrc、
「i」を入力して編集モードに入り、次に「export PATH=/your own path/anaconda3/bin:$PATH
esc」と入力して編集を終了し、:wq を入力して保存して終了します。
変更したファイルをすぐに有効にします。ターミナル入力:source ~/.zshrc undo

pytorch (GPU バージョン) をインストールします。

ダウンロード アドレス:
https://github.com/wizyoung/AppleSiliconSelfBuilds/blob/main/builds/torch-1.8.0a0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl
公式 Web サイト:
https://pytorch に直接アクセスすることもできます。 org/get-started/locally/#macos-version

バージョン形式に注意してください。pytorch はすでに M1 GPU バージョンをサポートしています。

pip install torchvision
conda install future pyyaml tqdm fsspec tensorboard
pip install pytorch-lightning
pip install librosa

Tensorflow をインストールする

tensorflow は長い間 m1 GPU をサポートしてきました:
インストール:

conda install -c apple tensorflow-deps
python -m pip install tensorflow-macos
python -m pip install tensorflow-metal

以前にインストールされていた場合、公式 Web サイトではアンインストールして再インストールすることを推奨しています。

python -m pip uninstall tensorflow-macos
python -m pip uninstall tensorflow-metal
conda install -c apple tensorflow-deps --force-reinstall

または仮想環境:

conda install -c apple tensorflow-deps --force-reinstall -n my_env

Apple の公式 Web サイトからの抜粋: https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/

醸造をインストールする

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

発生する可能性がある問題:
1. ネットワークの問題:
-curl: (7) raw.githubusercontent.com ポート 443 への接続に失敗しました: 接続が拒否されました
解決策:
国内のソースを切り替えます:

/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" 

参考：
[1]: https://blog.csdn.net/weixin_41466947/article/details/107377071
[2]: https://www.jianshu.com/p/bbeff3ea9c70