macOS SonomaでMeldが動作しない

Environment

macOS SonomaでMeldが動かない

概要

  • 以下環境で、Meld(Diffツール)が動作しない
  • 現象：起動はするものの、頻繁にクラッシュする模様(クラッシュの条件までは現状不明)
    • 詳細バージョンをメモしていなかったが、Sonoma 14.2.1にアップデートする前は、そもそもMeldが起動できなかった
  • 現時点では、使える見込みはなさそうなので、mac(Xcode)標準のFileMergeあたりで代用するか…

メモ(調べたこと)

  • Githubを見ても、動作しないことについてのissueが現状open状態となっている

    • 現時点では、有効な解決方法はなさそう github.com

  • Meld公式ページでも、OS Xはまだサポートしていないとの記載 meldmerge.org

  • Homebrewとしても、Meldは非推奨となっている formulae.brew.sh

  • Meldの次バージョン(3.21.0-r4)が、現状はPre-release

    • これがリリースされれば、Sonomaでも動くのかもしれない(未検証) github.com

M1 MacでPyTorch2.1環境構築

Environment

M1 MacでPyTorch2.1環境構築

概要

  • M1 Macに以下のPyTorch環境を構築する
    • Python：3.11
    • PyTorch：2.1.2
  • conda(miniconda)は導入済みとする

環境

1.仮想環境を作成

$ conda create --name torch2_1 python=3.11
$ conda activate torch2_1

2.PyTorchのインストール

$ conda install pytorch::pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
  • 2023/12/31時点での実行
  • これによりインストールされるのは以下のものとなる
    • pytorch：2.1.2
    • torchvision：0.16.2
    • torchaudio：2.1.2

3.パッケージのインストール

$ conda install numpy opencv matplotlib scikit-learn pandas jupyter tqdm imgaug torchmetrics torchinfo timm ttach lightning

4.動作チェック

>>> import torch
>>> torch.backends.mps.is_available()
True

M1 MacでTensorFlow環境構築(TF2.14版)

Environment

M1 MacでTensorFlow2.14環境構築

概要

  • M1 Macに以下のTensorFlow環境を構築する
    • Python：3.11
    • TensorFlow：2.14
  • conda(miniconda)は導入済みとする

環境

1.仮想環境を作成

$ conda create --name tf2_14 python=3.11
$ conda activate tf2_14

2.パッケージのインストール

$ conda install numpy opencv matplotlib scikit-learn pandas jupyter tqdm pydot imgaug

3.TensorFlowのインストール

$ pip install tensorflow==2.14
$ pip install tensorflow-metal==1.1.0

4.動作チェック

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

補足

M1 MacでPyTorch2.0環境構築

Environment

M1 MacでPyTorch2.0環境構築

概要

  • M1 MacにPyTorch2.0の環境を構築する
  • conda(miniconda)は導入済みとする

環境

1.仮想環境を作成

$ conda create --name torch2_0 python=3.9.16
$ conda activate torch2_0

※補足：Python3.10、3.11系ではパッケージの互換性の問題でインストールできず

2.PyTorchのインストール

$ conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 -c pytorch

3.パッケージのインストール

conda install numpy opencv matplotlib scikit-learn pandas jupyter tqdm

4.動作チェック

>>> import torch
>>> torch.backends.mps.is_available()
True

M1 MacでTensorFlow環境構築(TF2.10版)

Environment

M1 MacでTensorFlow2.10環境構築

概要

  • M1 MacにTensorFlow環境を構築する
  • conda(miniconda)は導入済みとする
  • TensorFlowバージョン：2.10

環境

1.仮想環境を作成

conda create --name tf2_10 python=3.10.8
conda activate tf2_10

2.パッケージのインストール

conda install numpy opencv matplotlib scikit-learn pandas jupyter tqdm

3.TensorFlowのインストール

conda install -c apple tensorflow-deps==2.10.0
pip install tensorflow-macos==2.10.0
pip install tensorflow-metal==0.6.0

※補足：tensorflow-deps/tensorflow-macos/tensorflow-metalのバージョンの組み合わせは合わせる必要がある(合わせないと、import tensorflowでエラーになったり等する)

TensorFlow/PyTorchのNVIDIA GPU動作実績組み合わせ

Environment

概要

  • TensorFlow/PyTorch＋NVIDIA GPUで学習環境を構築したときの、動作実績ありの組み合わせ(環境構築の覚え書き)

TensorFlow

  • TensorFlow1.15

    • CUDA：10.0
    • cuDNN：7.6.5

  • TensorFlow2.10

    • CUDA：11.8
    • cuDNN：8.6.0

PyTorch

  • PyTorch1.12.1
    • CUDA：10.2
    • cuDNN：8.5.0

補足

  • NVIDIA GPUのドライバは最新にしておいたほうがよいと思われる
  • インストールは、どれも以下手順の実行のみで、GPU認識までできている(複数の組み合わせのインストールも可)
    1. NVIDIA GPUドライバのインストール(インストーラー実行)
    2. CUDAのインストール(インストーラー実行)
    3. cuDNNのインストール(インストーラー実行)
    4. TensorFlow/PyTorchのインストール(Pythonの仮想環境上でインストール)

Python pipの編集可能(editable)モードでのインストール方法

Python

Python pipにて、ローカルプロジェクトをインストールする方法

  • 以下の2通りがある

通常のインストール

$ pip install path/to/SomeProject

※補足：SomeProjectにはsetup.pyが含まれている必要がある

編集可能(editable)モードでのインストール

$ pip install -e path/to/SomeProject
  • オプション
    • -eまたは--editable
  • 開発用に適している
  • ローカルプロジェクト内のファイルがPythonのインポートパスに追加されるため、Pythonコードを編集すれば、実行結果として反映される(再インストール不要)

※補足：SomeProjectにはsetup.pyが含まれている必要がある

参考

pip documentation
https://pip.pypa.io/en/stable/topics/local-project-installs/