내 M1 맥북을 개발용 장비로 자리잡도록 하기 위해 GPU 사용하는 Tensorflow 실행환경을 맞추고 싶어서 해봤다.

 

 

1. Xcode Command Line Tools 설치

  - 이미 Xcode를 설치했더니 에러 메시지가 나온다.

  - 기존에 Xcode를 설치하지 않은 분들은 "명령어 라인 개발자 도구"를 설치할 것이냐고 묻는 창이 나온다.

$ xcode-select --install

xcode-select: error: command line tools are already installed, use "Software Update" to install updates


$ xcode-select --version

xcode-select version 2395.

 

 

2. Miniforge3 설치

  - M1 맥북에서는 Anaconda 설치가 안되기에 Miniforge3를 설치하고자 한다.

  - https://github.com/conda-forge/miniforge

$ cd ~/Downloads

$ wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

# wget 명령어가 안되면 `brew install wget` 실행
# 또는 그냥 Chrome에서 다운로드 받아도 됨

$ sh Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

# 중간에 계속 `yes` 해주면 됨

$ conda info

 

  - 터미널(또는 iTerm2)를 재시작하면 커서 앞 부분에 `(base)`를 볼 수 있을 것이다.

 

[참고 #1] 쉘 실행할 때 자동으로 conda가 활성화 되는 것이 싫을 때에는 다음과 같이 설정하면 된다고 한다.

$ conda config --set auto_activate_base false

 

[참고 #2] 현재 conda env 목록을 확인하거나 실행중인 env를 끄고 싶을 때에는 다음과 같이 하면 된다.

$ conda env list

$ conda deactivate {envname}

 

 

3. 가상환경 만들기

  - 각자 원하는 경로를 준비한 뒤, 가상환경을 생성하면 된다.

$ cd ~/workspace
$ mkdir tensorflow
$ cd tensorflow

$ conda create -n tensorflow python=3.9

$ conda activate tensorflow

 

 

 

4. TensorFlow dependencies 설치

$ conda install -c apple tensorflow-deps

 

 

5. TensorFlow 설치

$ python -m pip install tensorflow-macos

 

 

6. TensorFlow-Metal (GPU framework) 설치

$ python -m pip install tensorflow-metal

 

 

7. TensorFlow 버전 확인

$ python

>>> import tensorflow
>>> tensorflow.__version__
'2.8.0'

 

 

8. Test

$ nano ./test.py
import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)
❯ python test.py

Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] - 3s 0us/step
11501568/11490434 [==============================] - 3s 0us/step
Metal device set to: Apple M1

systemMemory: 8.00 GB
maxCacheSize: 2.67 GB

2022-04-05 00:17:23.938189: I tensorflow/core/common_runtime/pluggable_device/pluggable_device_factory.cc:305] Could not identify NUMA node of platform GPU ID 0, defaulting to 0. Your kernel may not have been built with NUMA support.
2022-04-05 00:17:23.938287: I tensorflow/core/common_runtime/pluggable_device/pluggable_device_factory.cc:271] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 0 MB memory) -> physical PluggableDevice (device: 0, name: METAL, pci bus id: <undefined>)
2022-04-05 00:17:24.494088: W tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:128] Failed to get CPU frequency: 0 Hz
Epoch 1/5
2022-04-05 00:17:24.640534: I tensorflow/core/grappler/optimizers/custom_graph_optimizer_registry.cc:113] Plugin optimizer for device_type GPU is enabled.
1875/1875 [==============================] - 10s 4ms/step - loss: 0.2934 - accuracy: 0.9150
Epoch 2/5
1875/1875 [==============================] - 8s 4ms/step - loss: 0.1379 - accuracy: 0.9586
Epoch 3/5
1875/1875 [==============================] - 8s 4ms/step - loss: 0.1019 - accuracy: 0.9693
Epoch 4/5
1875/1875 [==============================] - 8s 4ms/step - loss: 0.0832 - accuracy: 0.9739
Epoch 5/5
1875/1875 [==============================] - 8s 4ms/step - loss: 0.0715 - accuracy: 0.9780
2022-04-05 00:18:05.571816: I tensorflow/core/grappler/optimizers/custom_graph_optimizer_registry.cc:113] Plugin optimizer for device_type GPU is enabled.
313/313 - 1s - loss: 0.0806 - accuracy: 0.9743 - 985ms/epoch - 3ms/step

 

  - 뭔가 에러 메시지가 나와서 예쁘지는 않는데...  GPU는 사용하고 있다.

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