2021/07/23

MacBook Airをクリーンインストールする

　人は同じ過ちを繰り返す・・。先日、いまさらですが、MacBook AirのOSをCatalinaからBig SurにUpgradeしました。Upgradeを見送っていたのは、使用していたESET製のアンチウィルスソフトのInternet Security(以下、ESET)がBig Surに対応していなかったからです。以前のブログでもそのことを書いていましたね。忘れていました・・。

　MacBook Airの起動の度にOSのUpgradeの警告が出て鬱陶しさはありましたが、Catalinaのままでも問題なく使えていました。今回止めておけば良かったのですが、ふと、ESETがBig Surに対応したことを知り、思わずUpgradeしてしまいました。

　結果は、起動スピードが爆遅・・。原因はBig Surに対応したESETが重たいようです・・。Catalinaの時は、普通に使っていてもESETが動いているのも分からないぐらいだったのですが、今回はダメでした。
　Windowsと同じようなストレスを感じたので「クリーンインストールしてしまえ！」と即断即決。Catalinaには戻さずに、Big Sur 11.5でインストールして、遅くなる元凶のESETは入れないことにしました。

　クリーンインストールのおかげで、ストレージもスッキリし、以前の高速動作が可能になりました。ただし、Big Surの起動はCatalinaより遅くなった感あります(我慢できるレベルですが・・)。

　次に、直近で必要なPythonの開発環境をPCに構築しました。いつもはAnacondaをインストールしますが、作業環境やインストールされているパッケージの管理も大変なので、今回は「Docker」と「Remote-Containers」を使って環境を構築することにしました。必要な時に作成でき、不要な時はすぐに環境を削除できますので。

　Visual Studio Codeから利用できる環境を以下の手順で作成しました。
　　1.　Dockerをインストール
　　2.　Visual Studio Codeの拡張機能のDockerをインストール　　3.　同拡張機能のRemote-Containersをインストール
1〜3のインストールが完了後、以下の操作を行いました。
　　①　Visual Studio Codeの左下のボタンを押す。
　　②　Open Folder in Container ...を選択する。　　③　Python3を選択する。　　④　Version(今回は3.8)を選択する。　　⑤　OKボタンを押して、セットアップが終了するまで待つ。
　セットアップが完了すると、左下に「Dev Container:Python3」が表示されて、利用可能な状態になりました。実際にテストコードを実行させましたが、動作も問題なしです。ついでに、Python3.6とC#(.NET Core 5.0)の環境も作りました。
　Visual Studio Codeを利用し「Docker」と「Remote-Containers」を使うことで、簡便な開発環境ができることが分かりました。Anacondaを入れずに、かつパッケージ管理の面倒さからも解放されるのは良いことですね。うまく活用していこうと思います。

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2021/07/18

M1 MacでTensorflowを動かす

　久々にTensorflowを使おうとM1チップのMac(Mac mini)で動かそうとしたら、エラーで動きませんでした。Tensorflowはセットアップされているのに・・なぜ？IntelチップのMacBook Airでは問題なくTensorflowは動くので、またいつものM1チップに対応していない問題かなと思い、ネット上で調べると、案の定、その通りでした。

　ネット情報を元に、Macのターミナルから以下のコマンドを打ち込みました。

$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/apple/tensorflow_macos/master/scripts/download_and_install.sh)"

新しい仮想環境か既存の仮想環境にインストールできるようです。yを選択し、継続しました。仮想環境の選択ですが、いつでも削除できるように新しい仮想環境にしました。Returnキーを押して継続しました。新しい仮想環境にセットアップされました。
　早速実行させますが、以下の2行分のコマンドを実行した後で、Tensorflowを読み込みました。

# Import mlcompute module to use the optional set_mlc_device API for device selection with ML Compute.
from tensorflow.python.compiler.mlcompute import mlcompute

# Select CPU device.
mlcompute.set_mlc_device(device_name='cpu') # Available options are 'cpu', 'gpu', and 'any'.

今回はエラーなく、Tensorflowが読み込めました。

　まだまだ、M1チップのMacにソフトウェア側が追いついていないのでしょうね。ハイパフォーマンスのハードウェアが先行で出されて、ユーザとしては不具合、トラブルを承知で、実験台をある意味で楽しんでいる感もあります。私もその一人かもしれません・・。

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2021/07/04

M1 MacでWindows11が動かない

　Windows環境のVisual Studioを使いたくて、Parallels DesktopをインストールしたM1チップ搭載のMac miniからWindowsを立ち上げると、Windows Updateで問題が発生していることが分かりました。

　ParallelsでサポートしているのはWindows10 Insider Preview版というMicrosoftのInsiderプログラムに登録したユーザに開放しているものですが、以下の警告を見る限り、Windows10のPreview版のサービスが終わったようですね。Windows11 Insider Preview版の「ダウンロード待ち」で、更新プログラムに問題が発生しているようです。そういえば、先日Windows11の話がニュースで出ていましたね。次期のWindowsの開発はないのではと噂がありましたが「へぇ〜、出すんだぁ〜。また、面倒にならなければいいのにな？」と思っていました。

　履歴を見ると確かにWindows11でエラー発生ですね。同時にWindows10 Insider Previewの最終版？は無事にインストールされていますが・・。
　結局、利用可能な更新プログラムの「問題の修正」ボタンを押してみると、以下のエラーが発生。このPCではWindows11は実行できずに「TPM 2.0をサポートしている必要があるとのこと」。「利用可能な更新プログラム」と言いながら「利用できひんやんけ！」と文句を言いながら「TPM 2.0」って何者と思い、ネットで調べました。

　記事によると、
『TPM(Trusted Platform Module)とは、デバイス上で様々なセキュリティ機能を提供するためのモジュール(セキュリティチップ)のことで、暗号化用アルゴリズムエンジン、ハッシュエンジン、鍵生成器、乱数生成器、不揮発性メモリ(鍵などを保管)などを備えたモジュールで、TPM内への暗号キーの作成や使用制限をするために利用される。』とのこと。
　マザーボードに搭載されるディスクリート型やファームウェアと組み合わせて利用するファームウェア型があるようですね。
　別の記事を確認すると、『Intelチップ搭載のMacの場合、TPM 2.0を標準でサポートしたものが存在しないため、Windows 11にアップデートすることはできないが、ファームウェアアップデートでTPMをバージョン2.0にアップデートすることは可能。しかし、「Apple Silicon」を採用したM1チップのMacでは、Windowsをインストールすることはできない。』とのこと。

　「やっぱりね」って感じですね。Microsoft-Intelの関係が密なのか、Appleが脱Intelなので、こんな感じになるんでしょうね。殿様企業のユーザ無視の対応のように思えます。個人的にはアンチWindowsで、Visual Studio(C#)だけ利用できれば良いので、最終的には、MacやUbuntuの環境において「.NET6(C#)」でmauiを使ってGUIアプリが組めれば、十分で、Windowsがなくても問題ないと思っているんですが・・。また、さまざまな動きは出てきそうなので、静観をしておいた方が無難ですね。

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