Python環境構築（ローカル）

Python環境をPC上のローカルにMiniforgeにより構築します。Miniforgeとはパッケージ管理システム「conda」をconda-forgeリポジトリで利用するためのツールです。M1 Macを含むマルチプラットフォームに対応しています。Mac M1 Max用のPython環境について、現時点ではこちらでの構築が安定している模様です。

事前準備

M1 MacでのPythonですが、デフォルトのPythonを利用するのが望ましいです。それ以外のPythonが入っている場合は削除してしまいましょう。

Miniforgeのインストール

MiniforgeのGitHubページにアクセスし、以下のMiniforge3-MacOSX-arm64をダウンロードしてください。

Miniforge3-MacOSX-arm64.shファイルがダウンロードされますので、ターミナルで実行します。

bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

色々と聞かれてますが、全てyes or Enterで大丈夫です。完了したら、コマンドプロンプトが以下の様に(base)となっていればインストール完了です。

インストールされたPythonの場所とバージョンを確認します。

仮想環境の作成

condaでパッケージ管理を行う際は

・ベース環境 (base)
・仮想環境

の2通りの方法があります。base環境は3.9.7ですが、各ライブラリのPythonバージョンやM1 Macへの対応を考慮すると仮想環境での運用が望ましいです。ここでは簡単に同じ仮想環境を作れるような構築方法について

環境構築用のyamlファイル作成

何度も環境を作成するのは手間ですし、間違いも起こしやすいので、あらかじめ必要なライブラリを記述した環境構築用のyamlファイルを作成します。

name: 環境名
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.8
  - numpy
  - pandas
  - scipy
  - scikit-learn
  - lightgbm
  - xgboost
  - jupyter
  - matplotlib
  - seaborn
  - geopandas
  - opencv
  - pip:
    - optuna
    - seaborn-analyzer
  - pytorch
  - torchvision
  
prefix: /Users/ユーザー名/miniforge3/envs/環境名

環境名とユーザー名はご自身の環境に合わせてください。　また、必要なライブラリがありましたら追加してください。その際、condaでのインストールかpipでのインストールかの注意が必要となります。

仮想環境の構築

次のコマンドで作成した環境構築用のyamlファイルを利用して新規の仮想環境を構築します。

conda env create --file [環境構築用のyaml名]

次のコマンドで作成した環境を有効にします。

conda activate [環境名]

TensorflowについてはまだM1 MACへのインストールの情報が安定していないので、必要な場合は以下のコマンドで個別にインストールします。

TensorFlow-deps（依存パッケージ）のインストール

conda install -c apple tensorflow-deps

Mac版TensorFlowをインストール

python -m pip install tensorflow-macos

M1 GPUを効率的に利用するためのプラグイン

python -m pip install tensorflow-metal

condaコマンド

よく使うcondaコマンドです。

conda activate [仮想環境名]	仮想環境を有効にします。環境名を指定しない場合はbaseが有効になります。
conda info	有効な環境の情報を表示します。
conda deactivate	現在の有効な仮想環境を無効にします。
・conda create –name 仮想環境名・conda env create –file [環境構築用のyaml名]	新しい仮想環境を作成します。Pythonのバージョンや構築フィルを指定することが出来ます。
conda env list	仮想環境の一覧を表示します。
conda list	環境上にインストールされているライブラリを確認します。
conda remove -n 仮想環境名 –all	仮想環境を削除します。
conda install (ライブラリ名)	有効な環境上にライブラリをインストールします。