#機材の環境
Mac OS 10.12.6
brewをbrew_managerというIDで導入。
Administratorという管理者IDで実行中
#tensorflow導入
macOS
$ conda install tensorflow
Fetching package metadata ...........
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /Users/administrator/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.0:
The following NEW packages will be INSTALLED:
_anaconda_depends: 5.0.1-py36h6e48e2d_1
_tflow_select: 2.3.0-mkl
absl-py: 0.7.1-py36_0
astor: 0.7.1-py36_0
backports.shutil_get_terminal_size: 1.0.0-py36_2
bkcharts: 0.2-py36h073222e_0
bzip2: 1.0.7-h1de35cc_0
ca-certificates: 2019.5.15-0
certifi: 2019.6.16-py36_0
conda-package-handling: 1.3.10-py36_0
dask-core: 2.0.0-py_0
dbus: 1.13.6-h90a0687_0
expat: 2.2.6-h0a44026_0
filelock: 3.0.12-py_0
gast: 0.2.2-py36_0
gettext: 0.19.8.1-h15daf44_3
glib: 2.56.2-hd9629dc_0
glob2: 0.7-py_0
gmp: 6.1.2-hb37e062_1
gmpy2: 2.0.8-py36h6ef4df4_2
grpcio: 1.12.1-py36hd9629dc_0
imageio: 2.5.0-py36_0
intel-openmp: 2019.4-233
jupyterlab: 0.35.5-py36hf63ae98_0
jupyterlab_launcher: 0.13.1-py36_0
jupyterlab_server: 0.2.0-py36_0
keras-applications: 1.0.8-py_0
keras-preprocessing: 1.1.0-py_1
libarchive: 3.3.3-h786848e_5
libcxx: 4.0.1-hcfea43d_1
libcxxabi: 4.0.1-hcfea43d_1
libedit: 3.1.20181209-hb402a30_0
libffi: 3.2.1-h475c297_4
libgfortran: 3.0.1-h93005f0_2
libprotobuf: 3.8.0-hd9629dc_0
libsodium: 1.0.16-h3efe00b_0
libssh2: 1.8.0-h1218725_2
lz4-c: 1.8.1.2-h1de35cc_0
lzo: 2.10-h362108e_2
markdown: 3.1.1-py36_0
mccabe: 0.6.1-py36_1
mock: 3.0.5-py36_0
mpc: 1.1.0-h6ef4df4_1
mpfr: 4.0.1-h3018a27_3
ncurses: 6.1-h0a44026_1
pandoc: 2.2.3.2-0
pcre: 8.43-h0a44026_0
pkginfo: 1.5.0.1-py36_0
protobuf: 3.8.0-py36h0a44026_0
pycodestyle: 2.5.0-py36_0
pysocks: 1.7.0-py36_0
python-libarchive-c: 2.8-py36_9
sphinxcontrib: 1.0-py36_1
sphinxcontrib-websupport: 1.1.2-py_0
tbb: 2019.4-h04f5b5a_0
tensorboard: 1.13.1-py36haf313ee_0
tensorflow: 1.13.1-mkl_py36haf07a9b_0
tensorflow-base: 1.13.1-mkl_py36hc36dc97_0
tensorflow-estimator: 1.13.0-py_0
termcolor: 1.1.0-py36_1
tqdm: 4.32.1-py_0
typing: 3.6.4-py36_0
urllib3: 1.24.2-py36_0
webencodings: 0.5.1-py36_1
zeromq: 4.3.1-h0a44026_3
zstd: 1.3.7-h5bba6e5_0
The following packages will be UPDATED:
anaconda: 4.4.0-np112py36_0 --> custom-py36_1
astropy: 1.3.2-np112py36_0 --> 2.0.14-py36h1de35cc_0
bottleneck: 1.2.1-np112py36_0 --> 1.2.1-py36h1d22016_1
conda: 4.3.30-py36h173c244_0 --> 4.7.5-py36_0
conda-env: 2.6.0-0 --> 2.6.0-1
h5py: 2.7.0-np112py36_0 --> 2.7.0-np113py36_0
libiconv: 1.14-0 --> 1.15-hdd342a3_7
libxml2: 2.9.4-0 --> 2.9.9-hf6e021a_1
llvmlite: 0.18.0-py36_0 --> 0.29.0-py36h98b8051_0
lxml: 3.7.3-py36_0 --> 4.1.1-py36h6c891f4_0
matplotlib: 2.0.2-np112py36_0 --> 2.0.2-np113py36_0
numba: 0.33.0-np112py36_0 --> 0.44.1-py36h6440ff4_0
numexpr: 2.6.2-np112py36_0 --> 2.6.2-np113py36_0
numpy: 1.12.1-py36_0 --> 1.13.3-py36ha726252_3
pandas: 0.20.1-np112py36_0 --> 0.24.2-py36h0a44026_0
pycosat: 0.6.2-py36_0 --> 0.6.3-py36h1de35cc_0
pytables: 3.3.0-np112py36_0 --> 3.4.2-np113py36_0
pywavelets: 0.5.2-np112py36_0 --> 1.0.3-py36h1d22016_1
requests: 2.14.2-py36_0 --> 2.22.0-py36_0
scikit-image: 0.13.0-np112py36_0 --> 0.13.1-py36h1de35cc_1
scikit-learn: 0.18.1-np112py36_1 --> 0.19.0-np113py36_0
scipy: 0.19.0-np112py36_0 --> 0.19.1-np113py36_0
setuptools: 27.2.0-py36_0 --> 41.0.1-py36_0
statsmodels: 0.8.0-np112py36_0 --> 0.10.0-py36h1d22016_0
xz: 5.2.2-1 --> 5.2.4-h1de35cc_4
zlib: 1.2.8-3 --> 1.2.11-h1de35cc_3
The following packages will be DOWNGRADED:
libxslt: 1.1.29-0 --> 1.1.28-2
Proceed ([y]/n)? y
_tflow_select- 100% |################################| Time: 0:00:00 2.92 MB/s
bzip2-1.0.7-h1 100% |################################| Time: 0:00:00 15.91 MB/s
ca-certificate 100% |################################| Time: 0:00:00 16.68 MB/s
conda-env-2.6. 100% |################################| Time: 0:00:00 3.84 MB/s
intel-openmp-2 100% |################################| Time: 0:00:00 8.43 MB/s
libcxxabi-4.0. 100% |################################| Time: 0:00:00 5.30 MB/s
libgfortran-3. 100% |################################| Time: 0:00:00 5.14 MB/s
libiconv-1.15- 100% |################################| Time: 0:00:00 17.60 MB/s
libsodium-1.0. 100% |################################| Time: 0:00:00 46.26 MB/s
libssh2-1.8.0- 100% |################################| Time: 0:00:00 14.16 MB/s
lz4-c-1.8.1.2- 100% |################################| Time: 0:00:00 39.00 MB/s
lzo-2.10-h3621 100% |################################| Time: 0:00:00 5.12 MB/s
pandoc-2.2.3.2 100% |################################| Time: 0:00:01 11.83 MB/s
xz-5.2.4-h1de3 100% |################################| Time: 0:00:00 40.76 MB/s
zlib-1.2.11-h1 100% |################################| Time: 0:00:00 25.89 MB/s
libcxx-4.0.1-h 100% |################################| Time: 0:00:00 16.56 MB/s
libxml2-2.9.9- 100% |################################| Time: 0:00:00 20.77 MB/s
zstd-1.3.7-h5b 100% |################################| Time: 0:00:00 37.93 MB/s
astor-0.7.1-py 100% |################################| Time: 0:00:00 30.90 MB/s
certifi-2019.6 100% |################################| Time: 0:00:00 44.47 MB/s
dask-core-2.0. 100% |################################| Time: 0:00:00 41.36 MB/s
expat-2.2.6-h0 100% |################################| Time: 0:00:00 38.33 MB/s
filelock-3.0.1 100% |################################| Time: 0:00:00 15.06 MB/s
gast-0.2.2-py3 100% |################################| Time: 0:00:00 8.91 MB/s
glob2-0.7-py_0 100% |################################| Time: 0:00:00 16.60 MB/s
gmp-6.1.2-hb37 100% |################################| Time: 0:00:00 39.71 MB/s
libarchive-3.3 100% |################################| Time: 0:00:00 18.28 MB/s
libffi-3.2.1-h 100% |################################| Time: 0:00:00 26.63 MB/s
libprotobuf-3. 100% |################################| Time: 0:00:00 15.19 MB/s
libxslt-1.1.28 100% |################################| Time: 0:00:00 16.60 MB/s
llvmlite-0.29. 100% |################################| Time: 0:00:01 13.60 MB/s
mccabe-0.6.1-p 100% |################################| Time: 0:00:00 12.96 MB/s
ncurses-6.1-h0 100% |################################| Time: 0:00:00 16.31 MB/s
numpy-1.13.3-p 100% |################################| Time: 0:00:00 6.84 MB/s
pcre-8.43-h0a4 100% |################################| Time: 0:00:00 20.28 MB/s
pkginfo-1.5.0. 100% |################################| Time: 0:00:00 22.08 MB/s
pycodestyle-2. 100% |################################| Time: 0:00:00 23.38 MB/s
pycosat-0.6.3- 100% |################################| Time: 0:00:00 18.99 MB/s
pysocks-1.7.0- 100% |################################| Time: 0:00:00 27.39 MB/s
sphinxcontrib- 100% |################################| Time: 0:00:00 4.61 MB/s
tbb-2019.4-h04 100% |################################| Time: 0:00:00 17.64 MB/s
termcolor-1.1. 100% |################################| Time: 0:00:00 10.58 MB/s
tqdm-4.32.1-py 100% |################################| Time: 0:00:00 20.50 MB/s
typing-3.6.4-p 100% |################################| Time: 0:00:00 30.96 MB/s
webencodings-0 100% |################################| Time: 0:00:00 18.79 MB/s
zeromq-4.3.1-h 100% |################################| Time: 0:00:00 16.51 MB/s
absl-py-0.7.1- 100% |################################| Time: 0:00:00 4.23 MB/s
backports.shut 100% |################################| Time: 0:00:00 10.30 MB/s
bottleneck-1.2 100% |################################| Time: 0:00:00 9.81 MB/s
gettext-0.19.8 100% |################################| Time: 0:00:00 9.05 MB/s
h5py-2.7.0-np1 100% |################################| Time: 0:00:00 15.60 MB/s
libedit-3.1.20 100% |################################| Time: 0:00:00 17.50 MB/s
lxml-4.1.1-py3 100% |################################| Time: 0:00:00 15.76 MB/s
mock-3.0.5-py3 100% |################################| Time: 0:00:00 19.15 MB/s
mpfr-4.0.1-h30 100% |################################| Time: 0:00:00 16.11 MB/s
numba-0.44.1-p 100% |################################| Time: 0:00:00 3.43 MB/s
numexpr-2.6.2- 100% |################################| Time: 0:00:00 6.71 MB/s
python-libarch 100% |################################| Time: 0:00:00 17.54 MB/s
pywavelets-1.0 100% |################################| Time: 0:00:00 9.08 MB/s
scipy-0.19.1-n 100% |################################| Time: 0:00:01 13.42 MB/s
setuptools-41. 100% |################################| Time: 0:00:00 16.45 MB/s
sphinxcontrib- 100% |################################| Time: 0:00:00 21.62 MB/s
conda-package- 100% |################################| Time: 0:00:00 16.18 MB/s
glib-2.56.2-hd 100% |################################| Time: 0:00:00 15.57 MB/s
grpcio-1.12.1- 100% |################################| Time: 0:00:00 3.91 MB/s
imageio-2.5.0- 100% |################################| Time: 0:00:00 15.39 MB/s
keras-applicat 100% |################################| Time: 0:00:00 11.90 MB/s
keras-preproce 100% |################################| Time: 0:00:00 21.23 MB/s
markdown-3.1.1 100% |################################| Time: 0:00:00 18.67 MB/s
matplotlib-2.0 100% |################################| Time: 0:00:01 7.01 MB/s
mpc-1.1.0-h6ef 100% |################################| Time: 0:00:00 16.36 MB/s
pandas-0.24.2- 100% |################################| Time: 0:00:00 15.22 MB/s
protobuf-3.8.0 100% |################################| Time: 0:00:00 16.60 MB/s
pytables-3.4.2 100% |################################| Time: 0:00:00 5.14 MB/s
scikit-learn-0 100% |################################| Time: 0:00:00 8.53 MB/s
tensorflow-est 100% |################################| Time: 0:00:00 17.41 MB/s
astropy-2.0.14 100% |################################| Time: 0:00:00 6.98 MB/s
bkcharts-0.2-p 100% |################################| Time: 0:00:00 16.84 MB/s
dbus-1.13.6-h9 100% |################################| Time: 0:00:00 14.07 MB/s
gmpy2-2.0.8-py 100% |################################| Time: 0:00:00 16.90 MB/s
statsmodels-0. 100% |################################| Time: 0:00:00 11.36 MB/s
tensorboard-1. 100% |################################| Time: 0:00:00 15.55 MB/s
tensorflow-bas 100% |################################| Time: 0:00:08 11.03 MB/s
tensorflow-1.1 100% |################################| Time: 0:00:00 3.62 MB/s
urllib3-1.24.2 100% |################################| Time: 0:00:00 19.04 MB/s
requests-2.22. 100% |################################| Time: 0:00:00 16.54 MB/s
conda-4.7.5-py 100% |################################| Time: 0:00:00 15.57 MB/s
jupyterlab_lau 100% |################################| Time: 0:00:00 24.79 MB/s
jupyterlab_ser 100% |################################| Time: 0:00:00 24.02 MB/s
jupyterlab-0.3 100% |################################| Time: 0:00:00 15.46 MB/s
scikit-image-0 100% |################################| Time: 0:00:02 10.49 MB/s
_anaconda_depe 100% |################################| Time: 0:00:00 5.26 MB/s
anaconda-custo 100% |################################| Time: 0:00:00 3.63 MB/s
ERROR conda.core.link:_execute_actions(337): An error occurred while uninstalling package 'defaults::astropy-1.3.2-np112py36_0'.
PermissionError(13, 'Permission denied')
Attempting to roll back.
PermissionError(13, 'Permission denied')
同じ間違いを二度する。
sudoつけて実行。
macOS
$ sudo conda install tensorflow
Password:
Fetching package metadata ...........
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /Users/administrator/.pyenv/versions/anaconda3-4.3.0:
The following NEW packages will be INSTALLED:
_anaconda_depends: 5.0.1-py36h6e48e2d_1
_tflow_select: 2.3.0-mkl
absl-py: 0.7.1-py36_0
astor: 0.7.1-py36_0
backports.shutil_get_terminal_size: 1.0.0-py36_2
bkcharts: 0.2-py36h073222e_0
bzip2: 1.0.7-h1de35cc_0
ca-certificates: 2019.5.15-0
certifi: 2019.6.16-py36_0
conda-package-handling: 1.3.10-py36_0
dask-core: 2.0.0-py_0
dbus: 1.13.6-h90a0687_0
expat: 2.2.6-h0a44026_0
filelock: 3.0.12-py_0
gast: 0.2.2-py36_0
gettext: 0.19.8.1-h15daf44_3
glib: 2.56.2-hd9629dc_0
glob2: 0.7-py_0
gmp: 6.1.2-hb37e062_1
gmpy2: 2.0.8-py36h6ef4df4_2
grpcio: 1.12.1-py36hd9629dc_0
imageio: 2.5.0-py36_0
intel-openmp: 2019.4-233
jupyterlab: 0.35.5-py36hf63ae98_0
jupyterlab_launcher: 0.13.1-py36_0
jupyterlab_server: 0.2.0-py36_0
keras-applications: 1.0.8-py_0
keras-preprocessing: 1.1.0-py_1
libarchive: 3.3.3-h786848e_5
libcxx: 4.0.1-hcfea43d_1
libcxxabi: 4.0.1-hcfea43d_1
libedit: 3.1.20181209-hb402a30_0
libffi: 3.2.1-h475c297_4
libgfortran: 3.0.1-h93005f0_2
libprotobuf: 3.8.0-hd9629dc_0
libsodium: 1.0.16-h3efe00b_0
libssh2: 1.8.0-h1218725_2
lz4-c: 1.8.1.2-h1de35cc_0
lzo: 2.10-h362108e_2
markdown: 3.1.1-py36_0
mccabe: 0.6.1-py36_1
mock: 3.0.5-py36_0
mpc: 1.1.0-h6ef4df4_1
mpfr: 4.0.1-h3018a27_3
ncurses: 6.1-h0a44026_1
pandoc: 2.2.3.2-0
pcre: 8.43-h0a44026_0
pkginfo: 1.5.0.1-py36_0
protobuf: 3.8.0-py36h0a44026_0
pycodestyle: 2.5.0-py36_0
pysocks: 1.7.0-py36_0
python-libarchive-c: 2.8-py36_9
sphinxcontrib: 1.0-py36_1
sphinxcontrib-websupport: 1.1.2-py_0
tbb: 2019.4-h04f5b5a_0
tensorboard: 1.13.1-py36haf313ee_0
tensorflow: 1.13.1-mkl_py36haf07a9b_0
tensorflow-base: 1.13.1-mkl_py36hc36dc97_0
tensorflow-estimator: 1.13.0-py_0
termcolor: 1.1.0-py36_1
tqdm: 4.32.1-py_0
typing: 3.6.4-py36_0
urllib3: 1.24.2-py36_0
webencodings: 0.5.1-py36_1
zeromq: 4.3.1-h0a44026_3
zstd: 1.3.7-h5bba6e5_0
The following packages will be UPDATED:
anaconda: 4.4.0-np112py36_0 --> custom-py36_1
astropy: 1.3.2-np112py36_0 --> 2.0.14-py36h1de35cc_0
bottleneck: 1.2.1-np112py36_0 --> 1.2.1-py36h1d22016_1
conda: 4.3.30-py36h173c244_0 --> 4.7.5-py36_0
conda-env: 2.6.0-0 --> 2.6.0-1
h5py: 2.7.0-np112py36_0 --> 2.7.0-np113py36_0
libiconv: 1.14-0 --> 1.15-hdd342a3_7
libxml2: 2.9.4-0 --> 2.9.9-hf6e021a_1
llvmlite: 0.18.0-py36_0 --> 0.29.0-py36h98b8051_0
lxml: 3.7.3-py36_0 --> 4.1.1-py36h6c891f4_0
matplotlib: 2.0.2-np112py36_0 --> 2.0.2-np113py36_0
numba: 0.33.0-np112py36_0 --> 0.44.1-py36h6440ff4_0
numexpr: 2.6.2-np112py36_0 --> 2.6.2-np113py36_0
numpy: 1.12.1-py36_0 --> 1.13.3-py36ha726252_3
pandas: 0.20.1-np112py36_0 --> 0.24.2-py36h0a44026_0
pycosat: 0.6.2-py36_0 --> 0.6.3-py36h1de35cc_0
pytables: 3.3.0-np112py36_0 --> 3.4.2-np113py36_0
pywavelets: 0.5.2-np112py36_0 --> 1.0.3-py36h1d22016_1
requests: 2.14.2-py36_0 --> 2.22.0-py36_0
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statsmodels: 0.8.0-np112py36_0 --> 0.10.0-py36h1d22016_0
xz: 5.2.2-1 --> 5.2.4-h1de35cc_4
zlib: 1.2.8-3 --> 1.2.11-h1de35cc_3
The following packages will be DOWNGRADED:
libxslt: 1.1.29-0 --> 1.1.28-2
Proceed ([y]/n)? y
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ver. 0.01 初稿 20190718
ver. 0.04 URL追記 20230226
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