Tensorflow 특정 버전 설치 - Tensorflow teugjeong beojeon seolchi

강의를 듣다보니 예시로 주신 자료가 Tensorflow 1.X에 맞춰져 있어서 매번 코드를 고치기 번거로워서 

Colab Tensorflow 2.X버전에서 1.X버전으로 낮추는 방법을 찾아보았습니다.

방법은 간단합니다.

방법 1: 쉽게 말해 2.X 버전을 지우고 1.X 버전을 새로 설치해주시면 되요.

방법 2: tensorflow를 호출시 version 1로 호출한다.

방법 1: 2.X 버전을 지우고 1.X 버전을 새로 설치해주시면 되요.

1. Tensorflow Version 을 확인한다.

2. Tensorflow를 삭제한다.

삭제시에는 pip 명령어를 활용해 삭제를 하는데요.

!pip uninstall tensorflow

이 때 해당 명령어를 치면 처음에

실행을 하겠는지 물어봅니다. Proceed (y/n)? 여기서 y를 입력해주셔야 삭제가 진행되요.

삭제가 완료되면 위와 같이 Successfully uninstalled tensorflow-2.X(본인 버전)이 출력됩니다.

3. Tensorflow 1.X 버전을 설치한다.

설치도 비교적 간단합니다. 삭제와 동일하게 pip 명령어를 사용해주고

!pip install tensorflow==본인이 설치하고자하는 버전

을 입력해주시면 되겠습니다.

4. 설치 후 가장 하단에 런타임 재실행을 통해 재실행 해준다.

설치가 끝나면 위와 같이 가장하단에 런타임 재실행(RESTART RUNTIME)이 출력됩니다.

이 버튼을 눌러서 재실행 해주시면 모든 작업이 완료됩니다. 재실행하지 않으시면 아무런 의미가 없다는 점!!

방법 2: tensorflow를 호출시 version 1로 호출한다.

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

개인적으로 저는 두번째 방법을 선호하는 편입니다.

호출시 명령어만 조금 고쳐주면 되서 더 간편해요.

그럼 오늘도 즐거운 코딩!

빌어먹을 강의들이 라이브러리 특정 버전 설치 안하면 제대로 들을 수 없게 만들어 놓고는

그 설치 방법에 대해서는 구체적으로 명시해 놓지 않았다.

라이브러리 간에도 호환이 잘 되는 버젼이 있으며, 파이썬 또한 해당 라이브러리들과 잘 맞는 버전이 있기 때문에 왠만하면 강의에 명시되어 있는 버전을 까는 것이 좋다.

1. 가상환경 만들기

conda create -n my_project python=3.4

my_project 는 가상 환경 이름, python=뒤에는 버전 쓰기

2. 가상환경 활성화

activate my_project

3. 라이브러리 설치

1) conda install 라이브러리==버전 혹은 pip install 라이브러리==버전

2) pip freeze 라고 치면 설치된 라이브러리 리스트가 나옴

4. 파이썬을 실행시키고 라이브러리 import가 되는지 확인하자

5. 라이브러리 설치 했음에도 import 안될 경우 Python shell 과 jupyter notebook 간의 라이브러리 경로를 확인

  1) jupyter lab 실행 후 

       import sys

      print(sys.executable)

      입력하여 경로 확인

  2) 나가서 cmd에서 python 실행시키고 똑같이 입력해서 경로 확인

  3) 두개가 다를 경우 일치 시켜줘야 함

  4) cmd에서 사용 가능한 커널 확인(base 상태에서 할 것)

      jupyter kernelspec list

  5) 가상환경 커널 추가(base 상태에서 할 것)

      일단 가상환경 리스트 확인

  6) 가상환경을 jupyter notebook 커널에 연결(base 상태에서 할 것)

   pip install  ipykernel

    python -m ipykernel install --user --name 가상환경이름 --display-name "커널이름"

  7) 커널 리스트 다시 확인

      jupyter kernelspec list

6. jupyter notebook 실행 후 커널 변경

https://jhryu1208.github.io/devlang/2021/04/04/modulerrorsolution/