M1 Macbook Pro による、機械学習（人工知能）のための、開発環境構築を始めました。今回、「virtualenv」を用いて、システムとは独立した開発環境の構築を行います。私は、Mac ビギナーであり、その上、今回の環境構築は初めてです。今後の自分自身のために、また、誰かの参考になればと思い記録を残したいと思います。
それでは、書籍「scikit-learn Keras TensorFlow による 実践機械学習」を見ながらの、環境構築作業に入ります。
独立環境の構築
2021/04/04～
これから、機械学習を行うために、システムに様々なライブラリをインストールします。ほとんどは、他に影響ないと思いますが、影響が出る可能性もあります。従って、機械学習のための環境は、システムとは独立した専用の環境を用いて、インストール作業を行いたいと思います。
そのために、「virtualenv」を用います。
※ 補足 この環境は、「M1チップ対応」の環境にはなっていません。［2021/8/14］
| 期日 | 操作 | 内容 | 備考 |
| 2021/04/04 | 環境設定 | ワークスペースを作る mkdir /Users/username/Desktop/ml | P.44 |
| 環境確認 | python3 -V Python 3.8.5（お使いの環境により異なります） pip3 -V pip 21.1.3（お使いの環境により異なります） | ||
| 環境設定 | 仮想環境の構築（システムと隔離された環境の作成） virtualenv のインストール python3 -m pip install – -user -U virtualenv virtualenv – -version virtualenv 20.7.2 | P.45 | |
| 環境構築 | 自分専用の環境作成 cd ~/Desktop/ml python3 -m virtualenv my_env | ||
| 環境をアクティブ化 cd ~/Desktop/ml source my_env/bin/activate # Mac or Linux # コマンドプロンプトが (base)→(my_env) ※ 2021/04/04以降、独立した環境となるので注意が必要！ | |||
| 環境を非アクティブ化 deactivate # コマンドプロンプトが (my_env)→(base) | |||
| 2021/04/04 | 隔離環境 | 以後の作業は、全てシステムと切り離された操作となるため、 システムに影響を与えない独自環境を使用できる。 | |
| 環境構築 | 機械学習に必要なモジュールのインストール pyhton3 -m pip install -U jupyter matplotlib numpy pandas scipy scikit-learn | ||
| 環境登録 | virtualenv を使用するとき、Jupyter に登録して名前を付ける python3 -m ipykernel install – -user – -name=python3 | ||
| 起動 | Jupyter の起動 cd ~/Desktop/ml jupyter notebook | ||
動作確認
「Jupyter notebook」の動作確認を行いました。まず、起動が飛ぶように速く、メニューが日本語化されていました。初めて、M1 Macbook Pro の速さを実感しました！
新規作成で、「python3」を選択し、ファイルを作成しました。命令文「print(“Hello world!”)」を入力して、再生ボタン「RUN」を押して実行しました。無事に動作を確認できました。
ファイルを保存して、印刷をしてみました。どれも、快適に動作しました。何よりも、ファイル一覧、プログラムのソース画面、プリント画面がブラウザのタグで分かれており、直感的に必要な操作ができるのが嬉しいです。
今後、負荷のかかるプログラムを実行して、M1 Macbook Pro のパフォーマンスを体感したいと思います。
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