Anaconda 가상환경에서 tensorflow, python 버전 충돌 시 변경 및 오류 해결
- 아나콘다 가상환경이 존재한다고 가정한다.
가상환경의 버전이 충돌하여 코드가 돌아가지 않는 경우 해결 방법은 여러가지가 있다.
시간이 있다면 가장 깔끔한 방법은 새로운 가상환경을 만들어서 문제가 생긴 라이브러리(tensorflow, pytorch)를 다시 설치하는 것이다.
하지만 문제가 생긴 가상환경을 부분적으로라도 고쳐보고 싶다면 해당 라이브러리를 다시 설치하기를 추천한다.
Anaconda prompt 창 실행
(base) C:\Users\jaykj>
conda activate tens(이름): 가상환경 접속
(base) C:\Users\jaykj>conda activate tens
conda list: 가상환경에 설치된 라이브러리 버전 확인, 충돌 라이브러리 버전 확인
(tens) C:\Users\jaykj>conda list
# packages in environment at C:\Users\jaykj\Anaconda3\envs\tens:
#
# Name Version Build Channel
_tflow_select 2.2.0 eigen
.
.
.
tensorflow 2.1.0 eigen_py37hd727fc0_0
tensorflow-addons 0.12.1 pypi_0 pypi
tensorflow-base 2.1.0 eigen_py37h49b2757_0
tensorflow-datasets 4.2.0 pypi_0 pypi
tensorflow-estimator 2.4.0 pyhd54b08b_0
tensorflow-hub 0.11.0 pypi_0 pypi
tensorflow-metadata 0.28.0 pypi_0 pypi
tensorflow-model-optimization 0.5.0 pypi_0 pypi
tensorflow-text 2.4.3 pypi_0 pypi
.
.
.
(tens) C:\Users\jaykj>
다음과 같이 tensorflow와 tensorflow-estimator의 버전이 달라서 충돌이 일어났다.
pip install tensorflow=2.1.0 또는 conda install tensorflow=2.1.0: 주어진 버전의 텐서플로우로 다시 설치
둘 중에 뭘 이용하던지 가상환경에서 설치된다는 점에서는 차이가 없어 보인다.
지금 존재하는 tensorflow를 삭제할 필요 없다. 아나콘다가 알아서 처리해줌.
(tens) C:\Users\jaykj>pip install tensorflow=2.1.0
다시 conda list로 가상환경의 버전을 확인해보면
(tens) C:\Users\jaykj>conda list
# packages in environment at C:\Users\jaykj\Anaconda3\envs\tens:
#
# Name Version Build Channel
_tflow_select 2.2.0 eigen
.
.
.
tensorflow 2.1.0 eigen_py37hd727fc0_0
tensorflow-addons 0.12.1 pypi_0 pypi
tensorflow-base 2.1.0 eigen_py37h49b2757_0
tensorflow-datasets 4.2.0 pypi_0 pypi
tensorflow-estimator 2.1.0 pyhd54b08b_0
tensorflow-hub 0.11.0 pypi_0 pypi
tensorflow-metadata 0.28.0 pypi_0 pypi
tensorflow-model-optimization 0.5.0 pypi_0 pypi
tensorflow-text 2.4.3 pypi_0 pypi
.
.
.
(tens) C:\Users\jaykj>
tensorflow-estimator의 버전이 2.1.0으로 다운그레이드 되었음을 확인할 수 있다.
실패한 해결방법들
- tensorflow remove 후 다시 설치
- 그냥 다른버전으로 새로 설치해도 이전 것이 지워지므로 제거할 필요 없음
- tensorflow-estimator 2.1.0으로 다시 설치
- 다시 설치해도 설치했다고만 뜰 뿐 버전은 계속 2.4.0으로 뜸
- 애초에 tensorflow-~~ 들은 tensorflow를 다시 설치하거나 제거하면 따라서 관리되는 것으로 보임
- 가끔 설치 과정에서 오류뜨는 경우 관리자 모드로 접속하면 해결되기도 함
- anaconda prompt를 관리자 모드로 접속하면 됨
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