기본 콘텐츠로 건너뛰기

osx - tensorflow 설치

https://gist.github.com/haje01/202ac276bace4b25dd3f

글을 참조했으나 권한 문제로 OS X에선 몇가지 문제를 해결해야한다.
먼저

sudo easy_install pip
sudo pip install --upgrade virtualenv

virtualenv 를 설치하자.

virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow
cd ~/tensorflow

tensorflow 를 위한 환경을 만들어주고

source bin/activate

활성화 하자.
그 다음부터 진행.

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
아래와 같이 되면 성공이다.

(tensorflow) ➜  tensorflow  pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
Collecting tensorflow==0.5.0 from https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
  Using cached https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
Requirement already up-to-date: six>=1.10.0 in /Library/Python/2.7/site-packages (from tensorflow==0.5.0)
Collecting numpy>=1.9.2 (from tensorflow==0.5.0)
  Downloading numpy-1.10.4-cp27-none-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_10_9_x86_64.macosx_10_10_intel.macosx_10_10_x86_64.whl (3.7MB)
    100% |████████████████████████████████| 3.7MB 96kB/s 
Installing collected packages: numpy, tensorflow
  Found existing installation: numpy 1.10.1
    Not uninstalling numpy at /Library/Python/2.7/site-packages, outside environment /Users/spectrum/tensorflow
  Found existing installation: tensorflow 0.5.0
    Not uninstalling tensorflow at /Library/Python/2.7/site-packages, outside environment /Users/spectrum/tensorflow
Successfully installed numpy-1.10.4 tensorflow-0.5.0

생각해보니 openCV 할때도 이렇게 할껄 그랬네.

python 열고

>>> import tensorflow as tf

오류 없이 잘 된다.

예제대로 진행해보았다.
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
can't determine number of CPU cores: assuming 4
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 4
can't determine number of CPU cores: assuming 4
I tensorflow/core/common_runtime/local_session.cc:45] Local session inter op parallelism threads: 4
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
42
>>> 

오호? CPU Core 갯수를 모르겠으나 4개로 짐작한다라는 경고가 뜬다.

>>> NUM_CORES = 4
>>> sess = tf.Session()

이렇게 코어 갯수를 지정할 수 있다.

아직 iOS지원이라던가 병렬처리쪽이 공개가 안되었는데 눈팅하고 있어야겠다.



댓글

이 블로그의 인기 게시물

세상 간단한 https(+secured websocket): Caddy

nginx, apache2 같은 걸로 매번 certbot 연동을 통해 https 하는게 지겨워서 알아보니 Caddy라는게 있더라. 설치법은 강하게 크기 위해 알아서 해본다. # cat /etc/caddy/Caddyfile your.shitty.site:8123 {   proxy / localhost:9123 {     websocket     transparent   } } 이건 외부에서 8123으로 들어오는 걸 내부적으로 9123로 맞춰서 https 맞춰주는 reverse proxy. 만일 port를 생략하면 # cat /etc/caddy/Caddyfile your.shitty.site {   proxy / localhost:9123 {     websocket     transparent   } } 기본포트인 443으로 되어 https://your.shitty.site 로 접속이 된다. 요새 말썽이던 cloudflare 버리고 netlify domain이랑 caddy를 쓰니까 앓던 이가 빠진 느낌. 이 조합은 당분간 계속 써야겠다 싶다.

느려터진 안드로이드 에뮬은 버리고 VM을 쓰자.

iOS개발 환경이 안드로이드보다 우월점은 여러가지가 있겠지만 개인적으로 가장 큰부분이라고 생각하는 점이 iOS Simulator 의 넘사벽 속도다. 사실 iOS 의 경우 Emulator 가 아니라 Simulator 라는 훼이크를 써서 그런건데. 하드웨어+소프트웨어를 같이 하는 회사만이 쓸 수 있는 필살기라 볼 수 있다. 반면 안드로이드의 경우 ARM 에뮬레이터를 사용하는데 이게 참 못만들었다. 플스에뮬이나 GBA에뮬 반정도만 만들어도 써줄텐데 아직 갈길이 멀다. 그래서 구시렁 거리면서 하드웨어를 연결해서 테스트를 하고 있는데 역시 USB연결하는 건 불편하고 apk 를 전송하는 과정도 그다지 빠르지 않아서 개발 생산성이 월등히 나아지지는 않는다. 루팅을 하면 wifi 를 통해 apk 를 인스톨 할 수 있다고 해서 몇 가지를 해보았으나 잘 모르겠지만 인스톨까진 잘 되었는데 디버깅 모드로 실행이 되지 않아 그만두었다. 게다가 전송속도도 USB보다 wifi가 느리고 맘에 들지 않더라. 그러던중 stackoverflow.com(늘 신세지고 있습니다) 에서 "VM으로 안드로이드를 띄워서 adb connect 하면 좋아!" 라는 글에 눈이 번쩍. 시행착오를 몇번 했지만 의외로 간단하더라. 1. VMWare건 VirtualBox건 상관없다. VM호스트를 준비하자. 2. http://www.android-x86.org/download 로 가서  Deprecated x86 2.2 generic  을 받자. Q) 왜 Deprecated 인 2.2 generic 을 받나요. Deprecated는 쓰면 안되는 거 아님? A) http://mariuz.android-dev.ro/vm.iso.7z 도 있다고 한다. http://www.android-x86.org/download 에 있는 요즘 것들은 죄다 안된다. 3. 죄다 일단 Default 설정에 yes yes 하고 설치한다. 한글 문서가 필요한 분은 ...