【簡単】TensorFlowのバージョンを確認する方法

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はい、承知いたしました。TensorFlowのバージョンを確認する方法について、初心者の方でも分かりやすいように、約5000文字の詳細な解説記事を作成します。

【簡単】TensorFlowのバージョンを確認する方法：初心者向け徹底解説

AIや機械学習の分野で最もよく使われるライブラリの一つに、Googleが開発したオープンソースの機械学習フレームワーク「TensorFlow」があります。TensorFlowを使って開発を行う際、あるいは既存のコードを実行する際に、インストールされているTensorFlowの「バージョン」を確認することは非常に重要です。

なぜバージョン確認が重要なのでしょうか？そして、どのようにすれば簡単にバージョンを確認できるのでしょうか？この記事では、TensorFlowのバージョンを確認する基本的な方法から、なぜバージョンを知る必要があるのか、さらには応用的な確認方法やトラブルシューティングまで、初心者の方にも分かりやすく丁寧に解説します。

さあ、あなたの環境にインストールされているTensorFlowのバージョンを確認してみましょう！

1. なぜTensorFlowのバージョン確認が重要なのか？

「TensorFlowのバージョンなんて、開発できれば何でもいいんじゃないの？」と思う方もいるかもしれません。しかし、バージョンを知ることは、開発効率や互換性の観点から非常に重要です。主な理由をいくつか見てみましょう。

  1. 互換性の問題: TensorFlowは頻繁にアップデートされており、バージョン間でAPI（関数やクラスの使い方）が大きく変更されることがあります。特に、TensorFlow 1.x系と2.x系では互換性のない変更が多く導入されました。古いバージョンのコードを新しいバージョンで実行しようとするとエラーになる、あるいはその逆のケースが発生します。自分が使いたいライブラリやチュートリアルがどのバージョンを前提としているかを知り、それに合ったバージョンを使う必要があります。
  2. 新機能や改善点の利用: 新しいバージョンでは、性能の向上、バグの修正、新しい機能の追加が行われます。最新の機能を使いたい場合や、特定の機能が実装されているか確認したい場合にバージョンを知る必要があります。
  3. トラブルシューティング: 問題が発生した際に、使用しているTensorFlowのバージョンを特定することは、原因究明の手がかりになります。特定のバージョンで既知のバグがある場合や、互換性のないライブラリを使っている可能性などを排除できます。
  4. 開発環境の統一: チームで開発を行う場合、全員が同じバージョンを使用することで、環境による差異に起因する問題を避けることができます。
  5. 再現性の確保: 研究や開発の結果を共有する際に、使用したTensorFlowのバージョンを明記することで、他の人が同じ環境を再現し、結果を検証しやすくなります。

これらの理由から、TensorFlowを扱う上でバージョン確認は避けて通れない、非常に基本的ながらも重要な作業なのです。

2. TensorFlowのバージョンを確認する最も簡単な方法

TensorFlowのバージョンを確認する最も一般的で簡単な方法は、Pythonのコードとして実行することです。TensorFlowはPythonライブラリとして提供されているため、Pythonインタープリタを介して、インストールされているTensorFlowモジュールの情報にアクセスできます。

必要な手順はたったの2ステップです。

  1. PythonでTensorFlowモジュールをインポートする。
  2. インポートしたTensorFlowモジュールのバージョン情報を表示する。

具体的なコードは以下の通りです。

python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

たったこれだけです！このコードを実行すると、現在アクティブなPython環境にインストールされているTensorFlowのバージョン番号が表示されます。

では、このコードが何をしているのか、もう少し詳しく見てみましょう。

  • import tensorflow as tf: これは、PythonでTensorFlowライブラリを使用可能にするための「インポート」処理です。as tfと記述することで、TensorFlowをtfという短い名前で扱えるようになります。これは慣習的に広く使われるエイリアス（別名）です。
  • tf.__version__: インポートしたtfモジュールが持っている特別な属性（アトリビュート）です。__version__という名前の属性には、そのライブラリ（この場合はTensorFlow）のバージョン情報が文字列として格納されています。このように、多くのPythonライブラリは__version__属性を持っており、バージョン確認に利用できます。
  • print(...): Pythonの標準的な関数で、カッコ内の値を画面に表示します。ここでは、tf.__version__という属性に格納されている文字列、つまりTensorFlowのバージョン番号が表示されることになります。

3. このコードをどこで実行するのか？

さて、この簡単なコードをどこで実行すれば良いのでしょうか？Pythonコードを実行できる場所ならどこでも構いませんが、ここでは代表的な実行環境をいくつか紹介します。

方法 1: Jupyter Notebook または JupyterLab で実行する

データ分析や機械学習の分野で広く使われているのが、Jupyter Notebookやその後継であるJupyterLabです。これらは対話的にコードを実行し、その結果をすぐに確認できるため、バージョン確認のような短いコードの実行に最適です。

  1. Jupyter Notebook/Labを起動します。
  2. 新しいノートブックを作成します。
  3. コードセルに以下のコードを入力します。
    python
    import tensorflow as tf
    print(tf.__version__)
  4. セルを実行します（Shift + Enterキーを押すなど）。

実行結果として、セルの出力エリアにTensorFlowのバージョン番号が表示されます。

“`

実行結果の例 (環境によってバージョン番号は異なります)

2.10.0
“`

方法 2: Pythonスクリプトとして実行する

より一般的な方法として、Pythonコードをファイルに保存し、コマンドライン（ターミナル）からそのファイルを実行する方法があります。

  1. テキストエディタ（VS Code, Sublime Text, メモ帳など）を開きます。

  2. 新しいファイルを作成し、以下のコードを入力します。
    “`python
    # check_tf_version.py という名前で保存するとします

    import tensorflow as tf
    print(tf.version)
    3. ファイルを`.py`拡張子で保存します。例えば、`check_tf_version.py`という名前で保存します。
    4. コマンドライン（ターミナルまたはコマンドプロンプト）を開きます。
    5. 保存したファイルがあるディレクトリに移動します（`cd <ディレクトリ名>`コマンドを使用）。
    6. 以下のコマンドを実行します。    bash
    python check_tf_version.py
    “`

コマンドを実行すると、ターミナル上にTensorFlowのバージョン番号が表示されます。

“`bash

コマンド実行結果の例 (環境によってバージョン番号は異なります)

(myenv) $ python check_tf_version.py
2.10.0
``
※(myenv)` のような表示は、仮想環境を使用している場合に表示されることがあります。

方法 3: 対話型Pythonシェルで実行する

一時的にバージョンだけを確認したい場合や、簡単なコードを試したい場合には、対話型Pythonシェルを利用するのが最も手軽です。

  1. コマンドライン（ターミナルまたはコマンドプロンプト）を開きます。
  2. python または python3 と入力してEnterキーを押すと、対話型Pythonシェルが起動します。プロンプトが>>>に変わります。
  3. >>> プロンプトが表示されたら、以下のコードを1行ずつ入力してEnterを押します。
    python
    >>> import tensorflow as tf
    >>> print(tf.__version__)

各行を入力してEnterを押すと、すぐにその結果が返されます。print(tf.__version__)を実行した直後に、バージョン番号が表示されます。

“`bash

対話型シェルでの実行例 (環境によってバージョン番号は異なります)

$ python
Python 3.9.7 (default, Sep 16 2021, 13:09:58)
[Clang 10.0.0 ] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.

import tensorflow as tf
print(tf.version)
2.10.0
exit() # シェルを終了するには exit() と入力
“`

どの方法でも結果は同じです。ご自身の開発スタイルや目的に合わせて、最も使いやすい方法を選んでください。最も簡単かつ一般的なのは、Jupyter Notebook/Labか、対話型Pythonシェルでしょう。

4. 表示されるバージョン番号について

TensorFlowのバージョン番号は、通常 メジャーバージョン.マイナーバージョン.パッチバージョン という形式になっています（例: 2.10.0）。

  • メジャーバージョン (Major Version): 大きな変更や、下位互換性のない変更が含まれる場合に上がります（例: 1.x から 2.x）。メジャーバージョンが異なると、コードの書き方を大きく変える必要があることが多いです。
  • マイナーバージョン (Minor Version): 下位互換性を保ちつつ、新機能の追加や大きな機能改善が行われた場合に上がります（例: 2.9 から 2.10）。通常、同じメジャーバージョン内のマイナーバージョンの違いは互換性が高いですが、新しい機能を使う場合は特定のマイナーバージョン以上が必要になることがあります。
  • パッチバージョン (Patch Version): 主にバグ修正やセキュリティパッチなど、小さな修正が行われた場合に上がります（例: 2.10.0 から 2.10.1）。通常、機能的な変更はほとんどありません。

バージョン番号を見ることで、そのTensorFlowがどの世代に属し、どの程度の新しさや機能を持っているかの大まかな判断ができます。特に、TensorFlow 2.x系を使っているか、それとも古い1.x系を使っているかは非常に重要です。

5. より詳しい情報を得る方法（pipコマンドの利用）

上記の方法は、Python環境内でTensorFlowモジュールが認識しているバージョンを確認するものですが、システムにインストールされているパッケージの情報を管理するツールであるpipを使っても、TensorFlowのバージョンを確認できます。pipを使うと、バージョン情報だけでなく、インストール場所や依存関係なども確認できます。

コマンドライン（ターミナル）を開き、以下のコマンドを実行します。

bash
pip show tensorflow

または、もしTensorFlowを特定のPython環境にインストールしている場合は、その環境に関連付けられたpipを実行する必要があります（例: conda activate myenvで環境をアクティベートしてからpip show tensorflowを実行するなど）。

このコマンドを実行すると、TensorFlowパッケージに関する詳細情報が表示されます。

“`bash

pip show tensorflow 実行結果の例 (環境によって内容は異なります)

Name: tensorflow
Version: 2.10.0 # ここにバージョンが表示されます
Summary: TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.
Home-page: https://tensorflow.org/
Author: Google Inc.
Author-email: [email protected]
License: Apache 2.0
Location: /Users/yourusername/anaconda3/envs/myenv/lib/python3.9/site-packages # インストール場所
Requires: absl-py, astunparse, flatbuffers, gast, google-auth, google-auth-oauthlib, google-pasta, grpcio, h5py, keras, keras-preprocessing, libclang, numpy, opt-einsum, packaging, protobuf, setuptools, six, tensorboard, tensorflow-estimator, tensorflow-io-gcs-filesystem, termcolor, tf-estimator-nightly, typing-extensions, wrapt
Required-by:
“`

この情報のVersion:の項目に、インストールされているTensorFlowのバージョンが記載されています。また、Location:を見れば、どのディレクトリにインストールされているかが分かります。これは、特に複数のPython環境や仮想環境を使用している場合に、どの環境にTensorFlowがインストールされているかを確認するのに役立ちます。

pip show tensorflowとimport tensorflow as tf; print(tf.__version__)の違い

基本的には、どちらの方法も同じバージョン番号を示すはずです。しかし、まれに異なるバージョンが表示されることがあります。これは以下のような状況で起こり得ます。

  • 仮想環境が正しくアクティブになっていない: pip show tensorflowは、使用しているpipコマンドがどのPython環境に属しているかによって、異なる環境の情報を見てしまう可能性があります。一方、Pythonスクリプトや対話型シェルでimportして確認する方法は、そのスクリプトを実行しているPythonインタープリタが使用している環境のTensorFlowバージョンを正確に反映します。
  • 手動でのファイル操作: 非常に稀ですが、インストール後にTensorFlowのインストールディレクトリ内のファイルが手動で変更された場合などに、pipが認識している情報と、実際にインポートされるモジュールの内容が一致しなくなる可能性があります。

通常はimportして確認する方法が、実際にあなたのPythonコードが使うTensorFlowのバージョンを示すため、より信頼性が高いと言えます。pip showは、システム全体のパッケージ管理の観点からバージョンを確認するのに役立ちます。

6. KerasやTensorFlow-GPUのバージョン確認

TensorFlow 2.x以降では、KerasはTensorFlowの公式な高レベルAPIとしてtf.kerasの中に統合されています。しかし、独立したKerasライブラリも存在します。また、GPUを利用するためのTensorFlow-GPU版が別途インストールされている場合もあります。これらのバージョンも確認したいことがあるかもしれません。

Kerasのバージョン確認

TensorFlowに統合されているKerasのバージョンは、TensorFlowのバージョンと密接に関連していますが、明示的に確認することも可能です。

python
import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf.__version__)
print("Keras version:", tf.keras.__version__)

もし独立したKerasライブラリもインストールしている場合は、そちらもインポートしてバージョンを確認できます。

“`python

tensorflow.keras とは別に、独立した keras ライブラリをインストールしている場合

import keras
print(“Independent Keras version:”, keras.version)
“`

通常、TensorFlow 2.xを使う場合はtf.kerasを使用するため、TensorFlowと一緒にインストールされたKerasのバージョンを確認すれば十分です。

GPU関連の確認（TensorFlow-GPUを使用している場合）

TensorFlow-GPUを使用している場合、そのバージョンは基本的にはTensorFlowのバージョンと同じです。しかし、TensorFlowがGPUを正しく認識しているか、利用可能なGPUデバイスがあるかなどを確認することは重要です。

“`python
import tensorflow as tf

TensorFlowがGPUを認識しているか確認

print(“Num GPUs Available: “, len(tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)))

もしGPUが認識されている場合、デバイス情報を表示

gpus = tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)
if gpus:
try:
# GPUメモリ増加を許可する場合の設定 (任意)
# for gpu in gpus:
# tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
logical_gpus = tf.config.list_logical_devices(‘GPU’)
print(len(gpus), “Physical GPUs,”, len(logical_gpus), “Logical GPUs”)
except RuntimeError as e:
# プログラムの起動時にGPU設定を行わなければならない場合
print(e)
“`

このコードはTensorFlowのバージョン自体を表示するわけではありませんが、TensorFlowがGPUモードで正しく動作しているかを確認する際に役立ちます。バージョン確認と合わせて、GPU環境の確認も行うと良いでしょう。

7. よくある問題と対処法

TensorFlowのバージョン確認やインポートの際に遭遇しやすい問題と、その対処法を紹介します。

問題 1: ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow' が表示される

これは、Pythonがtensorflowという名前のモジュールを見つけられなかったことを意味します。原因はいくつか考えられます。

  • TensorFlowがインストールされていない: 最も一般的な原因です。pip install tensorflowコマンドを実行してTensorFlowをインストールしてください。GPU版が必要な場合はpip install tensorflow-gpu（古いTensorFlowでは必要でしたが、最近のバージョンではpip install tensorflow[and-cuda]のように指定するか、単にpip install tensorflowでGPU対応版がインストールされることが多いです。公式ドキュメントを確認してください）。
  • TensorFlowが別のPython環境にインストールされている: Anacondaやvenv、virtualenvなどで複数のPython環境を使用している場合、TensorFlowをインストールした環境とは別の環境でPythonを実行している可能性があります。TensorFlowをインストールした環境をアクティベートしてから（例: conda activate myenv）、再度Pythonを実行してください。
  • 複数のPythonインタープリタが存在する: システムに複数のPythonバージョン（例: Python 3.7とPython 3.9）がインストールされており、TensorFlowを一方にインストールしたが、もう一方のインタープリタでコードを実行している場合があります。コマンドラインでwhich python (Linux/macOS) や where python (Windows) を実行して、どのPython実行ファイルが使われているか確認してください。そして、TensorFlowをインストールした環境のPythonを使うように設定を調整してください。

問題 2: 意図したバージョンと異なるバージョンが表示される

これは主に、複数のPython環境や、同じ環境内に複数のTensorFlowバージョンが混在している場合に発生します。

  • 仮想環境の確認: 現在アクティブになっているPython環境が、バージョンを確認したいTensorFlowがインストールされている環境であるか確認してください。Jupyter Notebook/Labの場合は、使用しているカーネルが正しい環境を指しているか確認してください。
  • pip show tensorflowでインストール場所を確認: pip show tensorflowコマンドで、現在pipが認識しているTensorFlowのインストール場所を確認し、それが意図した環境のディレクトリであるか確認してください。
  • 環境のクリーンアップ: 不要なPython環境や、同じ環境内の古いTensorFlowバージョンが混乱を招いている可能性があります。可能であれば、不要な環境を削除したり、condaやpipを使って正しくアンインストール・再インストールを行ったりすることで問題を解消できることがあります。

問題 3: __version__ 属性が存在しないというエラーが出る

これは、import tensorflowが成功したにも関わらず発生する非常に稀なケースです。原因としては、TensorFlowのインストールが破損している、あるいは部分的にしかインストールされていないなどが考えられます。TensorFlowを一度アンインストールし、再度クリーンにインストールし直すことを推奨します。

bash
pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow

または仮想環境を使っている場合は、環境を一度削除して作り直すことも有効な手段です。

8. まとめ

この記事では、TensorFlowのバージョンを確認する方法について、その重要性から具体的な手順、そして応用的な確認方法やトラブルシューティングまでを詳しく解説しました。

最も基本的で簡単な確認方法は、Pythonコードとして以下の2行を実行することです。

python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

このコードは、Jupyter Notebook、Pythonスクリプト、対話型Pythonシェルのいずれでも実行できます。表示されるバージョン番号（例: 2.10.0）は、あなたが現在使おうとしているTensorFlowがどの世代に属し、どのような機能を持っているかを知る上で非常に重要な情報です。

また、pip show tensorflowコマンドを使うことで、インストール場所を含むより詳細なパッケージ情報を確認できます。

なぜバージョン確認が重要なのかを理解し、これらの確認方法を身につけることで、TensorFlowを使った開発や学習をよりスムーズに進めることができるはずです。特に、新しいプロジェクトを始める前や、既存のコードを実行する前には、必ずTensorFlowのバージョンを確認する習慣をつけましょう。

TensorFlowのバージョンは、公式ドキュメントや関連ライブラリの要件を確認する際に頻繁に参照される情報です。この記事が、あなたのTensorFlow学習・開発の一助となれば幸いです。

これで、あなたは自信を持って「今、どのバージョンのTensorFlowを使っているか」を把握し、効率的な開発環境を維持できるようになるでしょう。頑張ってください！

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