Raspberry piでkerasを使う時に注意すること

概要

Raspberry piでディープラーニングをしようと思いkerasをインストールしたら、importの時点で以下のエラーが出る

ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

原因

どうも、tensorflowとkerasのバージョンが合っていないことが原因らしい。Raspberry pi 用のOSであるRaspbian用のtensorflowの最新バージョンは未だ1.14でしかない、、、

kerasとtensorflowのバージョン対応関係はよくわかっていないが、pipでバージョン指定せずにインストールしたため、kerasの方に新しいバージョンが入ってしまったのではないかと推測している。

解決策

tensorflow内部のtensorflow.kerasを使う。これならばバージョンの依存関係の問題は起きない。というかkeras自体がこの流れになっているらしい（マルチバックエンドKerasの終焉、tf.kerasに一本化）。

すでにkerasでプログラムを書いてしまっている場合でも

import tensorflow.keras as keras

としてしまえばほとんどそのまま使える。

ほとんど、と言ったのは、僕の場合1点だけそのまま使えない部分があったため。

model=keras.models.load_model(model_name)

とすると、以下のエラーが発生。

str' object has no attribute 'decode'

これはh5pyのバージョンが新しいせいのようだ。h5pyを2.10.0にダウングレードしたら解決した。（参考）

また、学習は別の環境で行っている場合は（というかその方が多いと思うが）、そちらの環境のtensorflowのバージョンも下げて学習し直す必要がある。Mac、Windows、google colaboratoryなどではバージョン指定しないと最新のtensorflow2.xが入ると思う。

最後に

バージョンの依存関係には気を付けましょう、、、