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m1 맥북 사용자라 tensorflow 패키지 설치가 어렵습니다
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m1 칩 맥북 사용자는 tensorflow 패키치 설치가 복잡하고, 어찌저찌 설치를 해도 코드가 제대로 돌아가지않더라구요
시험 응시때는 colab으로 코드 작성 및 모델 추출하여 pycharm에 있는 TDC 플러그인을 이용해서 답안 제출이 가능한가요?
답변 2
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안녕하세요
저도 맥북 M1을 사용하고 있어서 venv환경에서도 tf 구성을 해보고 Docker에서도 해봤습니다.
하지만 numpy 등 버전 차이로 인해 호환이 안되는 부분과 설치가 진행되지 않는 라이브러리등 하나씩 뜯어가면서 작업하면 설치할 수 있지만 너무 귀찮고 번거롭습니다.
brew에서 miniforge설치하셔서, 가상환경 만드신 다음, tf사용하세요 VS Code에서도 잘 작동하고, 좋습니다.
M1 성능이 사실 이미지 처리에서 많이 빨라질 줄 알았는데 광고를 너무 잘한 것 같습니다...
깔끔하게 정리된 사이트가 없었습니다.
Brew miniforge로 환경 구성 하시는게 제일 깔끔합니다.
제 경험상 광고처럼 M1성능이 좋아보이지 않았습니다.
gpu환경을 구성해도 TensorFlow gpu는 쓰지 못했던 것 같습니다.
그래서 저의경우 지원되는 지포스 그래픽카드가 설치된 데스크탑 PC에서 테스트를 하였습니다.
지금은 맥을 다시 쓰고 있지 않아서 잘 모르겠습니다. 1년전에는 너무 자료가 없어 더 많은 테스트를 하지 못한 아쉬움이 있습니다.
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런어데이
지식공유자
m1 맥북 사용하시는 분들은 설치과정이 복잡하고 설치 후 실행이 안되는 경우가 있습니다.
이 경우 다른 pc를 사용하여 시험보시는 것이 베스트 이지만 여건이 안되신다면
말씀하신 것처롬 코랩으로 모델 추출 후 제출 가능합니다 :)
도움이 되셨길 바랍니다.
기타 다양한 정보는 슬랙 채널에서 확인 하실 수 있습니다~
@박병욱 님, 혹시 가상환경 적용하시기 위해 참조하신 사이트가 있으면 알려주실 수 있을까요?
저도 M1인데.. 이번에 GPU 성능 활용하고 싶네요..