MacBookPro（M1）にTensorFlow入れようとしてはまった。

インストールではまったのでメモ。

最終的には下記サイトの通りでうまくいった。

Apple Silicon(M1) Mac+tensorflow-macosでディープラーニングする

ただ、その前にpythonを適当に入れていた。これが仇となった。。

■condaとpipのインストールは混ぜない。

pytnonの勉強がてら、まずは環境構築を考えずにpipでインストールしていた。インストールするパッケージの依存関係を把握しておき、condaで入るものはcondaで入れておき、pipと混ぜない様にすることが重要。（condaで提供されないものもcondaのパッケージとしてやることもできるみたいだがそこまでは追いつけない。）

condaとpip：混ぜるな危険 - onoz000’s blog

■アーキテクチャがM1ではARM

AppleSilicon(M1)のアーキテクチャはARM版。でも、いつの間にかRosettaでターミナルを開くようになっていた。。。初めにTensorFlowをインストールしようとした時にうまくいかなかったのはこれが原因か？（今となっては不明。。）Apple用のTensor FlowはARM版なのでここの関係を正す。

ターミナルがARM版とIntel版のどちらで開かれているかは　

＄uname -m

で確認できる。下記も参考。

Appleシリコン搭載のMacターミナルでRosettaを使用する方法

■最後の手段は。。

OS初期化ですね。pytnon環境が素人には太刀打ちできない状態になっていたので、結局今回は初期化しました。

安全なmacOS クリーンインストール 方法

その上でMiniForgeのcondaでインストールして無事にTensorFlowが入りました。

■そもそも何をしていたのか？

コレスポンデンス分析がしたくって、pythonを入れていました。その流れで色々インストールしていて環境がぐちゃぐちゃになっていた。

コレスポンデンス分析のやり方を解説【Python】

今回は、condaでTensorFlowを使う環境と、コレスポンデンス分析用の環境をそれぞれ作りました。

コレスポンデンス分析用の環境では、危うくcondaを使わず、pipで依存するもの入れちゃうところでした。condaで入るものはcondaで入れる、これが大事。