Stable DiffusionのLoRA学習で「NumPy 1.xではコンパイルされたモジュールはNumPy 2.1.2で動作しません」というエラーに直面している場合、これにはいくつかの解決策があります。この記事では、このエラーを解決する方法を初心者でもわかりやすく説明します。
1. NumPyのバージョンをダウングレードする
エラーメッセージにある通り、NumPyのバージョンが1.xから2.xにアップデートされると、互換性の問題で動作しないことがあります。これを解決するためには、NumPyのバージョンを1.xに戻すことが有効です。
NumPyのバージョンをダウングレードするには、以下のコマンドを実行します:
pip install numpy<2
これで、NumPyが2.xにアップグレードされる問題が解決します。
2. 依存するモジュールの再インストール
エラーが発生しているモジュールがNumPy 2.xに対応していない場合、モジュール自体が古いバージョンでコンパイルされている可能性があります。その場合、モジュールを再インストールして、新しいバージョンに対応した状態でインストールし直すことをお勧めします。
例えば、PyTorchや他の依存モジュールをアップグレードすることで解決できる場合もあります。以下のコマンドで再インストールを試みてください:
pip install --upgrade <モジュール名>
3. pybind11のバージョンをアップグレードする
エラーメッセージに「pybind11>=2.12」が必要と記載されている場合、pybind11が古いバージョンでインストールされていることが問題の原因です。pybind11を最新版にアップグレードすることで解決することがあります。
以下のコマンドでpybind11をアップグレードできます:
pip install --upgrade pybind11
4. 仮想環境の使用
他のライブラリが影響を与えている場合、仮想環境を使用することで依存関係を分離し、問題を回避することができます。仮想環境を設定することで、必要なバージョンだけをインストールし、不要なライブラリの影響を受けることがなくなります。
仮想環境の作成手順は以下の通りです:
python -m venv venv_name
仮想環境を作成後、必要なパッケージをインストールし、問題を解消できるか試してみてください。
まとめ
Stable DiffusionでLoRA学習を行う際の「NumPyバージョン不一致」のエラーは、NumPyのバージョンダウングレードやモジュールの再インストール、pybind11のアップグレードで解決できることが多いです。まずは、NumPyのバージョンを元に戻し、必要に応じて仮想環境を利用することをお勧めします。これらの手順を試して、再度学習を開始してみてください。
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