Mac OSXでeGPUプログラミング環境構築(Keras,Tensorflow) - Qiita
もともとGPUを積んでないmacでGPUを使った機械学習をしたいので,外付けGPUボックスとグラフィックボードを用意して環境構築まで行いました。 Mac Mini(macOS Sierra 10.12.6) Python 3.6.3 (pyenvを使っています) AKiTiO Node Thunderbolt3 eGFX Box NVIDIA GeForce GTX1080 Mac MiniはThunderbolt3に対応していないので,Thunderbolt3 to Thunderbolt2アダプタが必要 GPUのセットアップ こちらの記事を参考にGPUのセットアップをしました. Macbook ProでThunderbolt 2接続の外付けGPUを使う（Netstor NA211TB + GeForce GTX 760） NVIDIA Web Driverは378.05.05.25f0
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MeCabをMacにインストールする手順 - Qiita
$ cd $HOME/Downloads $ tar xvfz mecab-0.996.tar.gz $ cd mecab-0.996 $ ./configure --enable-utf8-only --prefix=/usr/local/mecab $ make $ sudo make install $ cd $HOME/Downloads $ tar xvfz mecab-ipadic-2.7.0-20070801.tar.gz $ cd mecab-ipadic-2.7.0-20070801 $ ./configure --prefix=/usr/local/mecab --with-mecab-config=/usr/local/mecab/bin/mecab-config --with-charset=utf8 $ make $ sudo make install
SciPyのバージョンがあがらない(Mac) - Qiita
pipでSciPyのアップグレードを行ったのですが、呼び出すと昔のバージョンが使われてしまってました。 参考サイト通りにやっただけなのですが、色んなマシンでやらないといけないのででまとめ直しておきます。 環境 OS Mac OS X 10.9 (Mavericks) Python 2.7.5 scipy 0.14.0 参考 Mac: How to Upgrade to SciPy 0.13 本当にこの通りやりました。ありがとうございます。 手順 最初に現在のバージョンを確認しておきます。 console $ python -c "import scipy; print scipy.version.full_version" 0.11.0 SciPyを普通にpipでアップグレードします。 $ sudo pip install scipy --upgrade [~/Downloads/KDD_
Macでpip install pandasしたらエラーが出たので対処した - Qiita
$ pip install pandas Downloading/unpacking pandas Downloading pandas-0.15.2-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 (6.7MB): 6.7MB downloaded Downloading/unpacking numpy>=1.7.0 (from pandas) Downloading numpy-1.9.1-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 (3.6MB):
Working with Matplotlib on OSX — Matplotlib 3.1.0 documentation
Working with Matplotlib on OSX¶ On OSX, two different types of Python builds exist: a regular build and a framework build. In order to interact correctly with OSX through the native GUI frameworks, you need a framework build of Python. At the time of writing the macosx and WXAgg backends require a framework build to function correctly. This can result in issues for a Python installation not build
Macで深層学習の環境をさくっと作る手順 with TensorFlow and OpenCV - Qiita
はじめに 新しくMacBook Airを購入したので、これまで使っていたMacBook Airと同じ環境を構築するために必要な手順を整理します。 再セットアップをする時に困らないため自分用にメモしている感じですが、共有すると誰か他の人のためにもなるかもしれないと期待するところです。 主な手順 以下の順番でインストールします。 Xcode pyenv anaconda autoconf、automake、libtool、CMake OpenCV TensorFlow Xcode App Storeを起動してXcodeをインストール。 pyenvとanaconda 以下のスクリプトを作成して実行。 ※ ここでは2017年5月6日現在の最新版4.3.1のanacondaをインストールします。 git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
MacOSXにPythonを用いた機械学習を行うための環境を構築する - Qiita
下記の書籍を読み進めるための開発環境の構築メモです。 書籍：Pythonによるスクレイピング＆機械学習 開発テクニック http://www.socym.co.jp/book/1079 Homebrewのインストール まず最初に、MacOSX用のパッケージマネージャー「Homebrew」をインストールします。 http://brew.sh/index_ja.html $ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 途中、sudoのパスワードを入力します。 pyenv 次に、Pythonのバージョンマネージャー「pyenv」をインストールします。 Pythonのバージョンごとに環境（インストールしているパッケージ）を変えることができます。
Julia言語で実装された深層学習フレームワークMerlin - 自然言語処理 on Mac
Recurrent Neural Networksなどの深層学習に基づく手法が近年の自然言語研究を席巻していて、画像認識のような圧倒的な性能差ではないですが、伝統的な構文解析のタスクでもベンチマーク精度を叩き出していたりします： Recurrent Neural Network Grammars 公開されている深層学習のフレームワークはまさに百花繚乱の状態で、多数のマシンに分散して計算が可能なGoogleのTensorFlowや、TensorFlowやTheanoをベースにして直観的にプログラミングができるKeras、日本のPreferred NetworksのChainer、高性能なアンサンブル機械学習ライブラリXGBoostでも有名なdmlc (Distributed (Deep) Machine Learning Community) のMXNetなど枚挙にいとまがありません。その中
Pythonデータ分析系ライブラリのインストール Windows / Mac - Librabuch
PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日（金）に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。（参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます） 導入手順 共通 Windows版 Mac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。（手順問わず） p
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Apple、新macOS「High Sierra」提供開始。4K HEVCやVR対応、Siriが楽曲提案
Mac に matplotlib をインストールする手順 - Qiita
【初心者向け】MacでDockerを使ってTensorFlowを試す(Jupyter Notebook) - Qiita
GitHub - DeepLearningKit/DeepLearningKit: Open Source Deep Learning Framework for Apple's iOS, OS X and tvOS -