conda / pip の混在にこだわらなければ、もしくは初めから pipのみで環境を作っていれば何も問題がなかったのですが、
予想外に大苦戦してしまったので tensorflow-text のインストールについてメモしておきます。
(この記事は 2020年5月5日 時点の話です。近い将来のうちに、conda install でさっと入るようになるのを期待します。)
さて、そもそも変な苦労をする羽目になった背景から説明します。
condaの基本的な使い方 という記事で書いたとおり、今使っている環境はできるだけcondaのみで構築しています。
そして、 Tensorflow-Hub にある、 universal-sentence-encoder-multilingual というモデルを試したくなりました。
これを使うのに、 tensorflow_hub と tensorflow_text というライブラリをインポートする必要があります。
tensorflow_hub は 簡単です。
$ conda install tensorflow-hub
で入ります。 (インポート時とインストール時でアンダーバーとハイフンが変わる罠はありますがそれだけです。)
一方、 tensorflow_text ですが、 これが conda の公式リポジトリにも、 conda-forgeにも存在しません。
それだけならいいのですが、 conda skeleton でもエラーが出ます。
(conda skeleton についてはこちら。)
$ conda skeleton pypi tensorflow-text
# ~~ (中略) ~~
Error: No source urls found for tensorflow-text
いろいろ調査しましたが、原因は分からずとりあえず今回は condaでのインストールを諦めることにしました。
これだけ pip で入れることにしたのですが、ドキュメントにあるとおり、
>$ pip install tensorflow-text
すると、１点困ったことになります。
condaで入れていた、tensorflowなどの複数の依存ライブラリをアンインストールしてpipで入れ直してしまうのです。
(僕が確認した範囲だと7つほど影響を受けました。)
これだと、pipとcondaが大きく混在した環境になります。
ということで、pipで入ってしまったライブラリは一旦pipで消して、condaで入れ直します。
そして、次に試みたのが、 依存ライブラリを入れない no-deps オプションです。
$ pip install --no-deps tensorflow-text
これで綺麗にさっと入ったのですが、これでもまだ問題があり、jupyterで動かすとすぐにkernelが死んでしまうようになりました。
エラーを調査すると、ライブラリの依存関係に問題があったようです。(依存関係無視してインストールしたので当然ですね。)
pip check で確認すると、次のように出ました。
$ pip check
tensorflow-text 2.1.1 has requirement tensorflow<2.2,>=2.1.0, but you have tensorflow 2.0.0.
tensorflow のバージョンを上げればいいかと思ったのですが、
$ conda search tensorflow
で調べてみるとまだ condaには2.0.0しかありません。
ということで、次に tensorflow-text の方を古いものに入れ替えることにしました。pip uninstallして消した後、
$ pip install tensorflow-text==1.15.1 --no-deps
今度は tensorflowが新しすぎるからダメだとのことでした。
$ pip check
tensorflow-text 1.15.1 has requirement tensorflow<1.16,>=1.15.0, but you have tensorflow 2.0.0.
最終的に、バージョン2.0.1なら問題ないようでした。
$ pip install tensorflow-text==2.0.1 --no-deps
# ~~ (中略) ~~
Installing collected packages: tensorflow-text
Successfully installed tensorflow-text-2.0.1
$ pip check
No broken requirements found.
本来ならライブラリは新しいバージョンを使っていくべきですし、
condaについてしっかり理解していれば、condaでインストール方法もありそうです。
なので、この記事の内容は全く推奨できず、真似される場合は自己責任でお願いしますとしか言いようがないのですが、
とりあえず自分の環境にはこうやって入れた、というメモとして記録させていただきました。
やってることは最終的に次の1行だけなのに、とても疲れました。
$ pip install tensorflow-text==2.0.1 --no-deps