라떼군 이야기
Python ValueError: numpy.dtype size changed 에러와 NumPy 2.0 호환성 문제 해결
Problem
Python 환경에서 spaCy, pandas, pytorch 등의 라이브러리를 사용하거나, Matlab 등 외부 프로그램에서 Python 모듈을 호출할 때 다음과 같은 에러가 발생하며 실행이 중단되는 경우가 있습니다.
ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject
이 문제는 코드를 변경하지 않았음에도 불구하고, 새로운 환경을 설정하거나 패키지를 업데이트한 직후에 갑자기 발생하는 경향이 있습니다.
Background
이 오류의 핵심 원인은 **NumPy 2.0 버전의 출시(2024년 6월)**와 관련이 있습니다. NumPy 2.0은 성능 개선과 기능 확장을 위해 C API 및 ABI(Application Binary Interface)에 큰 변화를 주었습니다.
pandas나 spaCy와 같이 C로 작성된 확장 모듈을 포함하는 라이브러리들은 빌드될 당시의 NumPy 버전을 기준으로 메모리 구조(struct size)를 결정합니다. 만약 라이브러리가 NumPy 1.x 버전을 기준으로 컴파일되었는데, 실행 시점(Runtime)에 NumPy 2.0이 로드되면 데이터 타입 객체(dtype)의 크기가 서로 달라지게 됩니다. 에러 메시지의 “Expected 96… got 88"은 바로 이 메모리 크기의 불일치를 의미하며, 이를 **바이너리 호환성 문제(Binary Incompatibility)**라고 합니다.
Solution
현재 사용 중인 서드파티 라이브러리들이 NumPy 2.0을 완벽하게 지원하는 버전으로 업데이트되기 전까지는, NumPy 버전을 2.0 미만으로 다운그레이드하여 고정하는 것이 가장 확실한 해결책입니다.
방법 1: pip를 사용한 다운그레이드 (권장)
가장 간단한 방법은 pip 명령어를 통해 NumPy 버전을 1.x의 마지막 안정 버전인 1.26.4로 재설치하는 것입니다.
# 기존 numpy가 있다면 삭제 후 특정 버전 설치
pip install "numpy<2.0.0"
# 또는 명시적으로 버전 지정
pip install numpy==1.26.4
방법 2: requirements.txt 파일 수정
프로젝트의 의존성 파일(requirements.txt)을 관리하고 있다면, NumPy 버전을 명시적으로 제한하여 동료 개발자나 배포 환경에서도 동일한 문제가 발생하지 않도록 해야 합니다.
# requirements.txt 예시
# numpy 2.0 이상이 설치되지 않도록 제한
numpy<2.0.0
# 혹은 특정 버전 고정
# numpy==1.26.4
pandas>=1.5.0
spacy>=3.0.0
방법 3: 호환성 확인 코드 (Python)
현재 환경에 설치된 NumPy 버전을 확인하려면 다음 코드를 실행해 보세요.
import numpy as np
# 현재 설치된 NumPy 버전 출력
print(f"Current NumPy version: {np.__version__}")
# 2.0.0 이상이라면 경고 메시지 출력
if int(np.__version__.split('.')[0]) >= 2:
print("Warning: NumPy 2.0+ detected. Compatibility issues may occur with older libraries.")
else:
print("NumPy version is compatible (1.x).")
Deep Dive
왜 다른 라이브러리를 업데이트하지 않나요?
물론 pandas나 scikit-learn 등의 라이브러리도 NumPy 2.0을 지원하는 새 버전을 출시하고 있습니다. 하지만 모든 의존성 패키지가 동시에 NumPy 2.0 대응 업데이트를 내놓는 것은 아니며, 특정 레거시 시스템(예: 질문의 Matlab 연동 사례)이나 구버전 모델 파일(model-best)을 로드해야 하는 경우에는 라이브러리 버전을 무작정 올리기 어렵습니다.
의존성 고정(Pinning)의 중요성
pip install pandas와 같이 버전을 명시하지 않고 설치하면, 패키지 관리자는 호환성 조건을 만족하는 가장 최신 버전(NumPy 2.0)을 가져오게 됩니다. 프로덕션 환경에서는 pip freeze > requirements.txt 또는 Poetry, Pipenv 같은 도구를 사용하여 Lock File을 생성함으로써, 의도치 않은 메이저 버전 업데이트로 인한 서비스 중단을 예방해야 합니다.
Conclusion
numpy.dtype size changed 에러는 NumPy 2.0 업데이트로 인한 바이너리 호환성 문제입니다. 관련 생태계가 완전히 2.0으로 전환되기 전까지는 NumPy 버전을 1.26.4로 고정하는 것이 가장 빠르고 안전한 해결책입니다. 장기적으로는 사용하는 라이브러리들의 업데이트 노트를 확인하여 점진적으로 마이그레이션을 준비하는 것이 좋습니다.