Python 3.11.4 インストール

$ pyenv install --list
$ pyenv install 3.11.4
$ pyenv global 3.11.4
$ pyenv rehash

問題なく完了
必要なモジュール・ライブラリのインストール

$ pip install -U pip setuptools
$ pip install numpy
$ pip install sympy
$ pip install scipy
$ pip install matplotlib
$ pip install japanize-matplotlib
$ pip install pandas
$ pip install jupyter
$ pip install jupyterlab
$ pip install ipyparallel
$ pip install gmpy2
$ pip install nodejs
$ pip install scikit-image

mayavi インストール

$ pip install vtk
$ pip install PyQt5
$ pip install mayavi

エラーによりインストールできない
前に試したライブラリをbrewインストールしてみる

$ brew install libxkbcommon-x11-0
$ brew install libxkbcommon
$ brew install libxcb-icccm4
$ brew install ibxcb-image0
$ brew install libxdamage
$ brew install libxcb-keysyms1
$ brew install xcb-util-keysyms
$ brew install libxcb-render-util0
$ brew install libxrender
$ brew install libxcb-xinerama0
$ brew install libxinerama
$ pip install mayavi

これでもダメ
対策を調べると
https://github.com/enthought/mayavi/issues/1232
ここに何やら解決策がある

$ brew install libvtk6-dev
$ brew install libpq5
$ brew install vtk6
$ brew install libvtk6-dev-qt 
$ pip install https://github.com/enthought/mayavi/zipball/master

インストールできた！
さっそく次のコードでテスト

from numpy import pi, sin, cos, mgrid
dphi, dtheta = pi/250.0, pi/250.0
[phi,theta] = mgrid[0:pi+dphi*1.5:dphi,0:2*pi+dtheta*1.5:dtheta]
m0 = 4; m1 = 3; m2 = 2; m3 = 3; m4 = 6; m5 = 2; m6 = 6; m7 = 4;
r = 2*sin(5*phi+cos(10*theta))
x = r*sin(phi)*cos(theta)
y = r*cos(phi)
z = r*sin(phi)*sin(theta)

from mayavi import mlab
mlab.figure(1, bgcolor=(0, 0, 0), fgcolor=(0, 0, 0), size=(600, 400)) # 背景色，サイズ等を設定
mlab.clf()
s = mlab.mesh(x, y, z)
mlab.show()

OK！

TensorFlow インストール

いつものように試行錯誤の連続
頼ったのはAppleのページ
https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/

これを信じてすべてを試してもTensorFlowはうまく動いてくれない

$ pip install tensorflow

だめ

$ pip install tensorflow
$ pip install tensorflow-metal

だめ

$ pip install tensorflow-macos
$ pip install tensorflow-metal

これもだめ

そもそもMacPro2009のCPUが古いせいで
2021年9月17日の記事
のときはPython 3.6.5でしかTensorFlowは動かせなかった
それもTensorFlow 1.5.0
いろいろ試して動かないのも無理はないかと諦めかけたとき
やっと成功！

$ pip install tensorflow-macos

これでOK
TensorFlow 2.12.0
が動いた
tensorflow-metalが要らなかった！

TensorFlowで次のHello Worldを実行して動作確認

$ python
Python 3.11.4 (main, Jul  5 2023, 13:11:04) [Clang 14.0.0 (clang-1400.0.29.202)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import os
>>> os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('MacPro2009 Python 3.11.4 TensorFlow 2.12.0 Hello World')
>>> tf.print(hello)
MacPro2009 Python 3.11.4 TensorFlow 2.12.0 Hello World
>>>

OK！

昔につくった画像認識のコードも動いた

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
import sys

# 画像を読み込み
input_filename = sys.argv[1] #コマンドライン引数で画像のファイルパスを指定
input_image = image.load_img(input_filename, target_size=(224, 224))
input = np.expand_dims(image.img_to_array(input_image), axis=0)

# モデル定義と認識処理
model = VGG16(weights='imagenet')
results = model.predict(preprocess_input(input))

# Kerasが提供するdecode_predictionsを用いて結果出力
decoded_result = decode_predictions(results, top=5)[0]

# 結果を整形して表示
print(' ')
print('TensorFlow(Keras)による画像認識結果')
print(' '.rjust(16), '\t', '確率')
for i in range(5):
    name = decoded_result[i][1]
    ratio = decoded_result[i][2]
    name_rjust = name.rjust(16)
    print(name_rjust , "\t", '{:.2f}'.format(ratio * 100.0)+'%')
print(' ')

$ python ai.py cat.jpg         
1/1 [==============================] - 1s 662ms/step

TensorFlow(Keras)による画像認識結果
                     確率
           tabby     71.12%
    Egyptian_cat     14.72%
       tiger_cat     10.62%
        radiator     0.55%
         doormat     0.27%

これでミッションコンプリート！