M1/M2 Macで機械学習の環境を構築する

TensorflowとPytorchがApple Siliconに対応したため、Pythonの機械学習・ディープラーニング環境を構築します。

仮想環境の作成

仮想環境を作成します。

使用するPythonのバージョンですが、このあとインストールするTensorflowが執筆時点では3.7から3.10をサポートしており、Pytorchが3.7以上をサポートしているため、3.10を使用することにします。

conda create -n datascience python=3.10
conda activate datascience

ここでは仮想環境の名前をdatascienceにしていますが、任意の名前で構いません。

機械学習関連

機械学習関連のパッケージをインストールします。

機械学習でよく使われるパッケージをインストールします。

conda install numpy scipy pandas scikit-learn

代表的な可視化パッケージをインストールします。

conda install matplotlib seaborn plotly

EDAパッケージをインストールします。

conda install -c conda-forge pandas-profiling autoviz sweetviz

ローコード機械学習をインストールします。

conda install -c conda-forge pycaret

Jupyter notebookをインストールします。

conda install notebook

スクレイピング関連

スクレイピングでよく使用されるパッケージをインストールします。

conda install -c conda-forge requests scrapy beautifulsoup4

画像処理関連

画像処理でよく使用されるパッケージをインストールします。

conda install -c conda-forge pillow opencv

ディープラーニング関連

TensorflowとPytorchをインストールします。

Tensorflow

Xcode Command Line Toolをインストールしていない場合は以下のコマンドでインストールします。　

xcode-select --install

Tensorflow dependenciesをインストールします。

conda install -c apple tensorflow-deps

Tensorflowをインストールします。

pip install tensorflow-macos

Metalプラグインをインストールします。

pip install tensorflow-metal

インストール後にGPUが使用可能か確認しましょう。

import sys
import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import scipy as sp
import tensorflow as tf
import platform

gpu = len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))>0
print("GPU is", "available" if gpu else "not available")

以下のように表示されればGPUが使用可能です。

GPU is available

Pytorch

PytorchはTensorflowに比べるとインストールは簡単です。以下のコマンドでインストールします。

pip install --pre torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu

インストール後にGPUが使用可能か確認しましょう。

import torch

gpu = torch.backends.mps.is_available()
print("GPU is", "available" if gpu else "not available")

以下のように表示されればGPUが使用可能です。

GPU is available

今後の課題

現時点で形態素解析パッケージであるMecabのインストールに失敗しています。手順もいくつか示されていますが、実際に試したところいずれもうまくいっていません（インストール自体に失敗する、インストール後に動作しない）。

こちらは引き続きインストール方法を調査し、判明次第本記事を更新したいと思います。