구글 코랩에서 텐서플로우 버젼 변경하기

구글 코랩은 다양한 라이브러리가 깔려있다.

구글 코랩은 텐서플로 및 여러가지 딥러닝과 관련된 여러가지 라이브러리가 설치되어있습니다. 그래서 그것을 선택해서 사용하기는 쉽습니다.

하지만 대부분 이 텐서플로우를 사용하기 위해서 코랩에서 직접 코드를 만지는 경우가 많습니다.

 

텐서플로우는 버젼이 많다. 그리고 오류도 많다.

이 딥러닝 모델을 설계 혹은 실행시키기 위해서는 텐서플로우를 사용해서 코드를 건드는 방법이 많이 있는데, 문제는 텐서플로우는 버젼 별로 그 코드의 변경 사항이 너무 상이해서 코드가 버젼별로 돌아갈 수 도 혹은 안돌아갈 수도 있다. 하위 버젼에서는 돌아가던 코드가 상위버젼에서는 돌아가지 않는 경우가 생길 수 도 있다는 뜻이다. 즉, 코드의 버젼이 큰 영향을 끼친다고 볼 수 있다.

 

실제로 여러가지 블로그에서 신경망 튜토리얼대로 따라해도 코드가 실행이 되지 않는 경우는 거의 버젼확인에서 이뤄지는 문제일 수 가 있다. 그래서 텐서플로우에서는 버젼이 엄청 중요하다.

 

코랩에서는 텐서플로우 버젼 바꾸는 방법

이게 아나콘다나 파이참에서 설치한 텐서플로우라면 솔직히 패키지 관리자를 통해서 그 버져닝을 변경하면 되겠지만.  구글 코랩에서는 전혀 그런 방법을 확인 할 수가 없었다. 그러면 도대체 어떤식으로 텐서플로우의 버젼을 바꿀 수 있을까?

 

예상보다 버젼 바꾸는 것은 쉬운데, 다음과 같이 바꿀 수 있다. 

%tensorflow_version 1.x

그러면 다음과 같은 결과 창이 뜬다

%tensorflow_version` only switches the major version: 1.x or 2.x. You set: `1.14`. This will be interpreted as: `1.x`. TensorFlow 1.x selected. 

조금 아쉬운 점은 다음과 같은 방법은 큰툴의 버젼 변경외에는 변경이 안되는 것 같다. 

1.X 버젼 -> 2.X버젼으로나 2.X-> 1.X버젼으로 변경은 가능한데, 1.14처럼 구체적인 버젼을 지정할 수는 없어보였다. 

저의 사례에서는 1.14버젼으로 코드를 구성하고 1.15.2 버젼으로 돌렸을때 잘 돌아갔습니다.

 

단, 이후에  런타임 다시 실행을 통해서 다시 재실행을 해줘야지 내부 서버의 버젼이 정상적으로 변경된다.

 

아래에 링크를 확인해보면 pip install을 통한 버젼 변경을 피하라고 적혀있다. 그 이유는 아래의 링크를 가서 확인해보면 좋을 것 같다.

 

출처:

colab.research.google.com/notebooks/tensorflow_version.ipynb#scrollTo=8UvRkm1JGUrk

Google Colaboratory