Google ColabでPythonバージョンを確認する方法【2025年7月版】

Pythonとライブラリのバージョンを確認する方法

こんにちは、SHOUです！

今回は、Google Colab 上で Python や主要ライブラリ（TensorFlow、Keras、pandas、NumPy）のバージョンを確認する方法をご紹介します。
Colab環境は頻繁にアップデートされているため、使用しているライブラリのバージョンを把握しておくことは、エラー回避や動作確認において非常に重要です。

Google Colabとは？

Geminiによる説明を引用すると：

Google Colab（正式名称：Google Colaboratory）は、Google Researchが提供する無料のクラウドベースの開発環境です。ブラウザ上でPythonコードを実行でき、特に機械学習やデータ分析の用途に適しています。

主な特徴

• インストール不要：ローカルに環境構築することなく、すぐにPythonコードを実行可能。
• 無料：GPUやTPUなどの高性能な計算資源が無償で使えます。
• コラボレーション対応：ノートブックを簡単に共有し、複数人での同時編集が可能。
• 主要ライブラリをプリインストール：TensorFlow、Keras、PyTorchなどが最初から使えます。
• 豊富なチュートリアル：初心者向けの機械学習やデータ分析チュートリアルが揃っています。

主な用途

• 機械学習：ニューラルネットワークの構築、訓練、評価
• データ分析：データの読み込み、前処理、可視化
• 教育：PythonやAI関連の学習教材として
• プロトタイピング：アイデアの検証や試作開発に

実際のバージョン確認結果

🔢 Pythonのバージョン

確認用コード：

!python --version

実行結果：

Python 3.11.13

🧠 TensorFlowのバージョン

確認用コード：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

実行結果：

2.18.0

🧱 Kerasのバージョン

確認用コード：

import keras
print(keras.__version__)

実行結果：

3.8.0

📊 pandasのバージョン

確認用コード：

import pandas as pd
print(pd.__version__)

実行結果：

2.2.2

🔢 NumPyのバージョン

確認用コード：

import numpy as np
print(np.__version__)

実行結果：

2.0.2

バージョン確認後に注意すべきポイント

• 互換性確認：公式ドキュメントや互換性一覧を確認してバージョンが一致しているか要チェック。
• 環境差異の把握：ローカルPCや他のColabセッションとバージョンが異なることも。
• 逐次確認の習慣化：「ノート再接続後」や「別プロジェクト開始前」には必ずバージョンチェックする癖をつけましょう。

よくあるトラブルと対処法

エラー：ModuleNotFoundError／バージョン不一致

原因はバージョンが合っていないなど。以下のように再インストールして対処可能です：

!pip install tensorflow==2.18.0

✅ まとめ

現在、Google Colab で確認できたライブラリのバージョンは以下の通りです：

• Python：3.11.13
• TensorFlow：2.18.0
• Keras：3.8.0
• pandas：2.2.2
• NumPy：2.0.2

Google Colabは日々アップデートされているため、この記事と実際のバージョンに差異がある可能性があります。環境ごとにバージョンを確認しながら作業を進めることをおすすめします。

この記事が参考になれば幸いです！