はじめに

M1を搭載したMacbook Airを導入して2ヶ月くらいが経ちました．
日頃はローカルで開発は，ほぼしないのですが，
Macのカメラを使って，OpenCVやTensorFlowを動かさないといけなくなったので，
環境構築してみました．

しかし，M1(Arm)だけあって，環境構築にかなり苦労したので，
備忘録として残しておきます．
（2021年7月8日現在）

どうしても動かしたいもの

・OpenCV
・Keras(TensorFlowに付随するKeras)

基本的には，OpenCVでカスケードファイルを用いて，Face Detectionと
VGG16を用いたPredictionを動けば合格です．

一応，M1 Macでいろいろ環境構築を試したので，メモしておきます．
（動かなかったことを詳しくメモしても...と思ったので大雑把です．）

試したこと

Docker + pyenv
- Armモードでビルド(なんか動かない)
- AMDモードでビルド（なんか動かない+すごく重い)
  （pyenv --helpのコマンドですら，重い）
Anaconda(Homebrewで入れてRossetaで起動)
動かない：Illegal hardware instruction pythonやgccがないやら，いろんなエラーに巻き込まれました．

⭐️ Miniforge(参考記事:https://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2021/05/07/073418)
Anacondaより小容量かつArm(M1)にネイティブ対応しているので，
高速かつ安定的に動かせるのでは...と思い，brewでインストールしました．
結果的には，うまくいきました．
（以下の方法は，Appleの公式に書いてあります．）

①まず，brewでminiforgeを入れます．

(参考：シェルスクリプトを使ってインストールする方法)

brew install miniforge

②仮想環境を作り，activateします．

・ターミナル等の再起動をして，プロンプトに(base)と出てきていることを確認してください．M1 Macに対応した
・TensorFlowはPython 3.8だと，うまく動きました．

conda create -n python38 python=3.8
conda activate python38

③TensorFlowとOpenCVをインストール

! ②で仮想環境の中に入ってることを確認してください．!

conda install -c apple tensorflow-deps
python -m pip install tensorflow-macos
python -m pip install tensorflow-metal

conda install opencv

さいごに

以上で，環境構築は完了です．

ベンチマークが出てましたが，
確かにIntelのMacよりも早いです．

余談ですが，VGG16などでPredictionをしている時に，GPUのリソースを確認したところ，フルで使ってくれていました！
（リースモニター->ウィンドウ(メニューバー)->GPUの履歴）

参考になれば幸いです．

追記（2021/10/5）

python -m pip install tensorflow-macosのインストールができない事象があるみたいなので，一度成功しているenvironment.ymlを公開します．

https://gist.github.com/yasu-kun/30b57b85e8116c8bfff545f706a60b9a
このymlファイルを用いて，仮想環境を作成することができます．

conda env create --file=environment.yml --name m1_mac_tensorflow

M1 MacでTensorFlow(Keras),OpenCVを動かすようにする(Miniforge)