개요
실습 목적
- Python 버전에 따라 설치할 수 있는 TensorFlow 버전이 어떻게 달라지는지 파악합니다.
- TensorFlow를 설치하면 Keras도 설치됩니다. 어느 버전의 TensorFlow부터 Keras 3가 설치되는지 파악합니다.
- Keras 2.15.0에서 발생하는 TextVectorization 객체 직렬화 문제가 Keras 3에서는 발생하지 않는지 파악합니다.
실습 환경
Windows 10 환경에서 실습하고 문서를 작성하였습니다. 가상 환경 도구로는 Python 기본 라이브러리에 포함되어 있는 venv를 사용하였습니다.
SW | 버전 |
---|---|
Python | |
pip | |
TensorFlow | |
Keras |
Python 3.9.13 + TensorFlow
Python 설치 파일 다운로드 위치
설치된 Python과 pip 버전 확인
>python --version
Python 3.9.13
>pip --version
pip 22.0.4 from C:\Users\user1\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pip (python 3.9)
설치 가능한 TensorFlow 버전 출력
>pip index versions tensorflow
WARNING: pip index is currently an experimental command. It may be removed/changed in a future release without prior warning.
tensorflow (2.17.0)
Available versions: 2.17.0, 2.16.2, 2.16.1, 2.15.1, 2.15.0, 2.14.1, 2.14.0, 2.13.1, 2.13.0, 2.12.1, 2.12.0, 2.11.1, 2.11.0, 2.10.1, 2.10.0, 2.9.3, 2.9.2, 2.9.1, 2.9.0, 2.8.4, 2.8.3, 2.8.2, 2.8.1, 2.8.0, 2.7.4, 2.7.3, 2.7.2, 2.7.1, 2.7.0, 2.6.5, 2.6.4, 2.6.3, 2.6.2, 2.6.1, 2.6.0, 2.5.3, 2.5.2, 2.5.1, 2.5.0
TensorFlow 2.15.1 설치
-
가상환경 만들기
>python -m venv py39_tf215 >py39_tf215\Scripts\activate.bat
-
TensorFlow 설치
(py39_tf215) >pip install tensorflow==2.15.1
-
TensorFlow와 Keras 버전 출력
(py39_tf215) C:\DevEnv>python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__version__)" 2.15.1 (py39_tf215) C:\DevEnv>python -c "import keras; print(keras.__version__)" 2.15.0
-
가상환경 종료
(py39_tf215) C:\DevEnv>py39_tf215\Scripts\deactivate.bat
TensorFlow 2.16.2 설치
-
가상환경 만들기
>python -m venv py39_tf216 >py39_tf216\Scripts\activate.bat
-
TensorFlow 설치
(py39_tf216) >pip install tensorflow==2.16.2
-
TensorFlow와 Keras 버전 출력
(py39_tf216) C:\DevEnv>python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__version__)" 2.16.2 (py39_tf216) C:\DevEnv>python -c "import keras; print(keras.__version__)" 3.4.1
-
가상환경 종료
(py39_tf216) C:\DevEnv>py39_tf216\Scripts\deactivate.bat
Python 3.12.4 + TensorFlow
Python 설치 파일 다운로드 위치
설치된 Python과 pip 버전 확인
>python --version
Python 3.12.4
>pip --version
pip 24.0 from C:\Users\user1\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\pip (python 3.12)
설치 가능한 TensorFlow 버전 출력
>pip index versions tensorflow
WARNING: pip index is currently an experimental command. It may be removed/changed in a future release without prior warning.
tensorflow (2.17.0)
Available versions: 2.17.0, 2.16.2, 2.16.1
TensorFlow 2.16.1 부터 설치 가능하고 이 버전을 설치하면 Keras 3가 함께 설치됩니다.
그렇다고 Keras 2를 설치할 수 없다는 것은 아닙니다. 아래와 같이 Keras 2, Keras 3에 해당하는 다양한 버전을 설치할 수 있습니다.
>pip index versions keras
WARNING: pip index is currently an experimental command. It may be removed/changed in a future release without prior warning.
keras (3.4.1)
Available versions: 3.4.1, 3.4.0, 3.3.3, 3.3.2, 3.3.1, 3.3.0, 3.2.1, 3.2.0, 3.1.1, 3.1.0, 3.0.5, 3.0.4, 3.0.3, 3.0.2, 3.0.1, 3.0.0, 2.15.0, 2.14.0, 2.13.1, 2.12.0, 2.11.0, 2.10.0, 2.9.0, 2.8.0, 2.7.0, 2.6.0, 2.4.3, 2.4.2, 2.4.1, 2.4.0, 2.3.1, 2.3.0, 2.2.5, 2.2.4, 2.2.3, 2.2.2, 2.2.1, 2.2.0, 2.1.6, 2.1.5, 2.1.4, 2.1.3, 2.1.2, 2.1.1, 2.1.0, 2.0.9, 2.0.8, 2.0.7, 2.0.6, 2.0.5, 2.0.4, 2.0.3, 2.0.2, 2.0.1, 2.0.0, 1.2.2, 1.2.1, 1.2.0, 1.1.2, 1.1.1, 1.1.0, 1.0.8, 1.0.7, 1.0.6, 1.0.5, 1.0.4, 1.0.3, 1.0.2, 1.0.1, 1.0.0, 0.3.3, 0.3.2, 0.3.1, 0.3.0, 0.2.0
TextVectorization 객체 직렬화 문제
Keras 2.15.0에서 오류 발생
Keras 2.15.0에서 TextVectorization 객체 직렬화 문제가 발생합니다.
Traceback (most recent call last):
File "C:\DevWork\trvoid\GitHub\ml-study\python-basics\TextVectorization-basics.py", line 110, in <module>
main(args)
File "C:\DevWork\trvoid\GitHub\ml-study\python-basics\TextVectorization-basics.py", line 93, in main
save_text_vectorization(text_vectorization, output_filepath)
File "C:\DevWork\trvoid\GitHub\ml-study\python-basics\TextVectorization-basics.py", line 32, in save_text_vectorization
pickle.dump(text_vectorization, f)
File "C:\DevEnv\tensorflow215\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 314, in __reduce__
return convert_to_tensor, (self._numpy(),)
File "C:\DevEnv\tensorflow215\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 362, in _numpy
raise core._status_to_exception(e) from None # pylint: disable=protected-access
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot convert a Tensor of dtype resource to a NumPy array.
해결 방법
Keras 2.15.0에서의 TextVectorization 객체 직렬화 문제는 아래 문서에서 해결 방법을 찾을 수 있습니다.
- How to save TextVectorization to disk in tensorflow?, StackOverflow
- Save, serialize, and export models, TensorFlow
- Save, serialize, and export models, Keras
get_config()
andfrom_config()
Keras 3.4.1에서는 정상 처리됨
Keras 3.4.1에서는 TextVectorization 객체 직렬화가 정상적으로 처리됩니다.
정리
TensorFlow와 함께 설치되는 Keras 버전
- TensorFlow 2.15.1 => Keras 2.15.0
- TensorFlow 2.16.1 => Keras 3.4.1
참고 사항
- Python 3.12.4를 설치하면 TensorFlow 2.16.1부터 설치 가능
- TensorFlow 2.16.1에서 Keras 2.15.0을 설치하는 것도 가능
Written with StackEdit.
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