맥 텐서플로우 설치하기 5단계 (M1 M2 M실리콘)

Miniforge를 이용한 tensorflow 설치

Miniconda 는 아직 arm 아키텍처를 지원하지 않음. (2022-12-10)
때문에, arm아키텍처를 유일하게 지원하는 Conda-Forge를 설치해 파이썬을 사용하는 게 유일한 해결책임.

tensorflow-macos + tensorflow-metal 과도 실행 속도를 비교해봤으나,
forge를 통해 설치한 tensorflow의 처리속도가 훨씬 빨랐음.
왜인지는 모르겠음.. (forge - cpu 480% 사용, metal - cpu 60%, gpu 90% 사용)

설치 방법

1. 아래 링크에서 arm64 버전 forge를 다운로드 해준다.
   https://github.com/conda-forge…

2. 터미널을 켜고, 아래와 같이 miniforge를 설치해준다.

   (1) cd ~/Downloads/
   (2) bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
   

3. 설치 중 약관 동의 및 기본 설치 경로 등은 y로 동의한다.

4. conda 가상환경을 만들어준다.
   텐서플로와 호환되는 파이썬 버전이 현재 기준(2022.12.25) 3.10 이하이므로, 주의.

   (1) conda create -n 가상환경명 python=3.8
   (2) conda activate 가상환경명
   

5. 필요한 프로그램 및 라이브러리를 설치한다.
   conda-activate 로 가상 환경 하에서 설치를 진행해야한다.
   conda-forge 의 라이브러리를 설치해야 하므로 아래 링크를 참고
   https://anaconda.org/conda-forge/repo

   (1) 주피터랩 : conda install -c conda-forge jupyterlab
   (2) Pandas : conda install -c conda-forge pandas
   (3) Numpy : conda install -c conda-forge numpy
   (4) Tensorflow : conda install -c conda-forge tensorflow
   (6) MatPlotlib : conda install -c conda-forge matplotlib-base
   (7) 사이킷런 : conda install -c conda-forge scikit-learn
   (8) tqdm 설치 : conda install -c conda-forge tqdm
   (9) cv 설치 : conda install -c conda-forge opencv
   (10) pydot 설치 : conda install -c conda-forge pydot
   (11) grapgviz : conda install -c conda-forge graphviz
   ... 등등
   

6. 텐서플로우 실행 확인
   텐서플로우를 이용한 코드를 실행해, 제대로 실행되는지 확인한다.

7. 이후 사용 : 가상환경 이용
   이후 사용시에는 가상환경상에서 파이썬을 사용해주면 됨.

   conda activate 가상환경명
   이후
   jupyter lab ... 등등 ...
   

레퍼런스

(1) https://cpuu.postype.com/post/9077219
(2) https://discuss.tensorflow.org/t/tensorflow-mac-m1/8706
(3) https://pasus.tistory.com/218
(4) https://velog.io/@psjlmk/M1-맥북-tensorflow-설치