NumPy の ABI エラー：_ARRAY_API と dtype size changed

症状と対象範囲

これらのメッセージは通常、ワークフローの接続不良ではなく、NumPy とコンパイル済み拡張機能とのインターフェースに関係します。NumPy を変更する前に、最初に関係する拡張機能を特定します。

検索の手掛かりとなるエラーの断片です。ID、値、ファイル名は環境によって変わります。

_ARRAY_API not found
numpy.dtype size changed
A module that was compiled using NumPy 1.x

出典から確認できること

NumPy のトラブルシューティングでは、コンパイル済み拡張機能と NumPy のバージョン間の互換性問題が説明されています。traceback で確認するのに役立つのは、最後の読み込みラッパーではなく、NumPy 以外で最初に現れるパッケージであることがよくあります。出典 1（英語） 出典 2（英語）

区別すべき状況

1. 古い NumPy ABI 向けにビルドされたコンパイル済み拡張機能を、アップグレード後に読み込んでいる。

2. 古いバイナリーが、実際に動いている実行環境のインポートパスに残っている。

3. 複数のカスタムノードが、互換性のない数値計算スタックのバージョンを必要としている。

確認手順

以下は引用した資料に基づく編集上の手順です。あなたの環境で原因が確定したことを意味しません。

手順 1. NumPy のバージョンとファイルの場所、および traceback に最初に記載されたコンパイル済みパッケージを記録します。

手順 2. そのパッケージに互換性のあるビルドがあるか確認します。NumPy を何度もインストールし直しても、別プロジェクトのバイナリーは再ビルドされません。

手順 3. NumPy 2 への更新後に失敗し始め、互換性のある拡張機能がない場合は、他の要件を確認し、復元可能な環境に限って、資料に記載された NumPy 1 へのフォールバックを検討します。

手順 4. pip check を実行し、該当する拡張機能を読み込んでから、影響を受けるタスクを小規模に実行します。動作する組み合わせを保持します。

コマンドとリクエスト例

上記で特定した環境とシェルを使います。パスと変数は環境に合わせて変更する例です。これらのコマンドやスニペットは、お使いのマシンでは実行していません。

python -c "import numpy; print(numpy.__version__); print(numpy.__file__)"
python -m pip check

完了の確認

ComfyUI が使う Python で、拡張機能の読み込みと実際の処理の両方が成功し、新たに宣言された依存関係が壊れていないことを確認します。

制限と注意点

numpy<2 は条件付きのフォールバックであり、あらゆる状況に使える修復コマンドではありません。一つのノード向けの回避策で、同じ環境にある別のノードが動かなくなる場合があります。

参照した原文資料

• NumPy のインポートエラーに関するトラブルシューティング（英語）（原文資料の確認日：2026-09-21）
• pip check（英語）（原文資料の確認日：2026-09-21）

翻訳準備日：2026-09-22。上記の資料確認日は既存の記事から引き継いだもので、この翻訳ですべてを本日再確認したとは主張しません。GPU での実行、最小メモリの測定、実行時の保証は提供していません。

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