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20210127のMacに関する記事は3件です。

  • 投稿日：2021-01-27T21:34:41+09:00

MacでVPNを接続するまでリトライするコマンド

はじめに

仕事でVPNを常時接続しているのですが、これがなかなか繋がらないわけです。
ひどい時は何回も接続を試して30分以上経ってやっと繋がる、なんてこともあります。
そんなこんなでVPNの接続が失敗する度にマウスでカチカチして接続を繰り返すのが面倒になったので
自動でリトライまでしてくれるVPNの接続コマンドをbashスクリプトで自作しました。

コマンド

インストール
$ touch /user/local/bin/vpn_connect
# /user/local/bin/vpn_connectに下のコードを貼り付ける
$ chmod +x /user/local/bin/vpn_connect
使い方
# vpn_connect [VPNサービス名]
$ vpn_connect '俺のVPN'
Connecting...
Connected
/user/local/bin/vpn_connect
#!/usr/bin/env bash

while :
do
  vpn_status=`cat <<EOL | bash
scutil --nc status '$1' | head -n 1
EOL
`

  case $vpn_status in
    Disconnected)
      cat <<EOL | bash
networksetup -connectpppoeservice '$1'
EOL
      echo "Connecting..."
      sleep 1s
      ;;
    Connecting)
      sleep 1s
      ;;
    Connected)
      echo $vpn_status
      osascript -e 'display notification "VPN is connected" with title "vpn_connect" sound name "Submarine"'
      exit 0
      ;;
    *)
      echo $vpn_status
      exit 1
      ;;
  esac
done

おわりに

shell力はザコなのでてきとーに作ったものですが便利そうなので良ければ使ってやってください。
（すんなりVPNが繋がればこんなことしなくていいのに・・・）

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  • 投稿日：2021-01-27T18:01:27+09:00

Mac + Atom + PlantUMLの環境構築

MacでPlantUMLを使いたくなったので、環境構築をします！

PlantUMLとは？

テキストベースでUMLを描けるツールです。
例えば、ユースケース図を描きたい場合は、こんな感じになります。
テキストファイルの拡張子は「pu」です。

ユースケース図.pu
@startuml
left to right direction
skinparam packageStyle rectangle
actor 一般ユーザー
actor 管理者
rectangle 勤怠システム {
  一般ユーザー -- (勤怠入力・参照)
  (勤怠入力・参照) -- 管理者
  (ユーザー情報更新・参照) -- 管理者
  (勤怠一括エクセル出力) -- 管理者
}
@enduml

ユースケース図
image.png

環境

image.png

インストール項目

・Java
・Atom
・graphbiz
・plantuml
・Atomパッケージ(plantuml-preview,language-plantuml)

JavaとAtomのインストール

ご自由にお願いします。

graphbizとplantumlのインストール

brew install graphbiz
brew install plantuml

Atomパッケージのインストールと設定

Atom→Preferencesを選択。
image.png
Settings→Installを選択。
image.png
plantuml-preview、language-plantumlでそれぞれ検索し、インストールする。
image.png
image.png
puファイルを開き、Packages→PlantUML Preview→Toggleでプレビューを表示する。
image.png
「plantuml.jar is not a file.」のエラーが出ので、「Open Package Settings」を選択。
image.png
ターミナルで以下のplantuml.jarの場所「/usr/local/Cellar/plantuml/1.2021.0/libexec/plantuml.jar」をコピーする

ターミナル
$ which plantuml
/usr/local/bin/plantuml
$ cat /usr/local/bin/plantuml
#!/bin/bash
if [[ "$*" != *"-gui"* ]]; then
  VMARGS="-Djava.awt.headless=true"
fi
GRAPHVIZ_DOT="/usr/local/opt/graphviz/bin/dot" exec "/usr/local/opt/openjdk/bin/java" $VMARGS -jar /usr/local/Cellar/plantuml/1.2021.0/libexec/plantuml.jar "$@"

plantuml-previewのSettingsの「PlantUML Jar」の項目に貼り付ける。
image.png

もう一度実行すると、プレビューが表示されるようになります。
image.png

参考

https://qiita.com/aminevsky/items/c77b13e4ec6db230ea60
https://springwell.hatenablog.com/entry/2018/05/21/075829
PlantUMLの使い方

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  • 投稿日：2021-01-27T13:36:14+09:00

M1搭載MacにおけるPytorchのインストール

概要

  • M1搭載MacでのPyTorch（GPU非対応）のインストール手順をまとめています。
  • torchaudioのインストールはまだうまくいっていません。

前置き

M1搭載Macでは，GPU対応のTensorflowに注目が集まりがちですが，PyTorchを使用したい方も多いかと思います。Tensorflowの導入記事は数多く見つかったのですが，PyTorchの導入記事が見つからず手間取ったので，簡単にまとめました。
2021-01-27時点で，PyTorchはGPU対応ではありませんが，CPU版の導入は可能です。

方針

  • M1搭載Mac対応のPython環境を提供するminiforgeの使用を前提とします。

手順

miniforgeの環境構築

以下のリンク先から， arm64 (Apple Silicon) 版のインストーラ（シェルスクリプト）をダウンロードします。
https://github.com/conda-forge/miniforge

ダウンロードしたら，インストーラを実行します。（基本的にすべてyes）

source ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

仮想環境を構築します。myenvの箇所は好きな名前で良いです。2021-01-27時点で，python3.9系に対応していない有名パッケージ（例えばnumbaや，numbaに依存したlibrosaなど）があるので，python=3.8.6とするのが良いと思います。

conda create -n myenv python=3.8.6
conda activate myenv

普段使用するパッケージをインストールします。次のパッケージ群は私が普段使っているものなので，すべてインストールする必要はありませんが，torchが依存しているnumpyは必ずインストールしてください。

conda install numpy
conda install numba
conda install pandas
conda install openpyxl
conda install scipy
conda install scikit-learn
conda install matplotlib
conda install seaborn
conda install jupyterlab

PyTorchのインストール

torchのインストール

2021-01-27現在，torchはconda install torchやpip install torchではインストールできません。
しかし，先人の方々がwheelを作成してくださっているので，それを使用すると簡単にインストールできます。
まず，wheelファイルをダウンロードします。

ダウンロードしたら，以下のコマンドでtorchをインストールできます（python3.8系か3.9系かでファイル名が異なるので，微妙にコマンドは変わります）

python3.8系をダウンロードした場合
pip install ~/Downloads/torch-1.8.0a0-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl
python3.9系をダウンロードした場合
pip install ~/Downloads/torch-1.8.0a0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl

以上で，torchのインストール可能です。

torchvisionのインストール

これまでの手順でtorchがインストールできていれば，次のコマンドでインストールできます。

pip install torchvision

torchaudioのインストール

現時点で，うまくいっていません...

pytorch-lightningのインストール

PyTorchLightningは，PyTorchを効率的に書くためのラッパーパッケージです。
かなり便利なのでおすすめです。

まず，依存パッケージをconda installコマンドでインストールします。

conda install future pyyaml tqdm fsspec tensorboard

あとは，pip installコマンドでpytorch-lightningをインストールしたら終了です。

pip install pytorch-lightning

後書き

先人の方々に感謝です。torchaudioのインストールが残る課題になります（因みに，torchaudioが依存しているlibrosaは，pip install librosaでインストール可能です）。

参考記事

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