참조 developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin
Step 0 : 준비물
Apple Silicon Mac
OS X 12 Monterey
Python 3.9
PyCharm
애플이 제공하는 메탈을 이용한 레퍼런스를 이용한 파이참에서 머신러닝 환경 구성해 보기. 영어로 보려면 위 참조내용 확인하면 된다. 영어가 되시면 저게 더 편할 듯 하다.
Step 1 : 환경 설치
먼저 minigorge3 arm 맥용을 다운받자. 링크
경로를 바꾸게 되면 아래 커맨드 경로를 다르게 해야된다. 터미널에서 아래와 같이 입력하자.
chmod +x ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
sh ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
source ~/miniforge3/bin/activate대충 설명하자면 다운받아놓은 Miniforge3 파일에 권한 주고 쉘 파일 실행하고 수정된 값을 적용한다는 뜻이다. 만약, Miniforge3-MacOSX-arm64.sh를 다운받은 경로가 다르면 각자 알아서 잘 적용하자.
다음으로 아래 커맨드를 통해 tensorflow-deps를 콘다 환경에 설치한다. 따라 할때 콘다 환경에 설치하는 것과 파이썬에 설치하는 것에 대한 구분이 중요하다.
conda install -c apple tensorflow-deps
Step 2: 파이썬 기본 환경에 텐서플로우 설치
Mac OS에 맞는 텐서플로우를 파이썬에 설치해야 하므로 pip를 이용한다.
python -m pip install tensorflow-macos
Step 3: 텐서플로우 메탈용 플러그인 설치
이것도 pip를 이용해서 설치.
python -m pip install tensorflow-metal여기까지 도큐먼트의 내용이고, 이제 맥의 GPU를 이용한 콘다 환경이 준비되었고, 이를 PyCharm을 이용해서 실행해 보자.
Step 4: 파이참(PyCharm)에서 실행해보기
Python Interpreter: New Conda environment 탭을 열어서 아래처럼
1이 있는 위치에서 Conda로 변경해주고
2가 있는 위치에서 3.9로 맞춰준다.
Step 5: 텐서플로우 작동 확인
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)아래처럼 되면 성공
