linux ubantu 16.04 安装fbprophet 和 pystan经验总结

news2024/10/7 15:27:27

写在前面

之前在window11上,安装了一下午,不是C++版本不行,就是这个那个不通过,主要是Pystan运行不起来就很气,fbprophet本身就需要依赖这个包,然后MSVC不支持,裂开。尝试了很多次,碰到最后的错误是个这win11conda 安装fbprophet
直接把我劝退!

所以扭头就奔服务器去了!

开始安装

首先需要创建一个conda环境,并且python版本 3.7, 这个可以参考已有的博客,我的取名是py3.7。
下面是安装各种包,其实可以不着急,先更新一下pip。
最好在这之前更新一下镜像源,我用的是清华的:

vim ~/.condarc

show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

然后更新pip:

(py3.7) ***@scs4450:~/CTT$ python -m pip install --upgrade pip
Requirement already satisfied: pip in /home/jiangyun/anaconda3/envs/py3.7/lib/python3.7/site-packages (21.3.1)
Collecting pip
  Downloading pip-23.1.1-py3-none-any.whl (2.1 MB)
     |████████████████████████████████| 2.1 MB 1.3 MB/s            
Installing collected packages: pip
  Attempting uninstall: pip
    Found existing installation: pip 21.3.1
    Uninstalling pip-21.3.1:
      Successfully uninstalled pip-21.3.1
Successfully installed pip-23.1.1

然后,直接安装pystan,按照以下命令

(py3.7) ***@scs4450:~/CTT$ pip install pystan~=2.14
Collecting pystan~=2.14
  Downloading pystan-2.19.1.1-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl (67.3 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 67.3/67.3 MB 7.5 MB/s eta 0:00:00
Collecting Cython!=0.25.1,>=0.22 (from pystan~=2.14)
  Downloading Cython-0.29.34-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.manylinux_2_24_x86_64.whl (1.9 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.9/1.9 MB 18.7 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: numpy>=1.7 in /home/jiangyun/anaconda3/envs/py3.7/lib/python3.7/site-packages (from pystan~=2.14) (1.21.4)
Installing collected packages: Cython, pystan
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
pycocotools 2.0.2 requires matplotlib>=2.1.0, which is not installed.

之前看到有人说使用官方下载的 pystan,这里贴一下,可能会遇到类似的问题:

(py3.7) ***@scs4450:~/CTT$ pip install pystan-3.7.0-py3-none-any.whl 
Processing ./pystan-3.7.0-py3-none-any.whl
Collecting pysimdjson<6.0.0,>=5.0.2
  Downloading pysimdjson-5.0.2-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.8 MB)
     |████████████████████████████████| 1.8 MB 5.5 MB/s            
Requirement already satisfied: numpy<2.0,>=1.19 in /home/jiangyun/anaconda3/envs/py3.7/lib/python3.7/site-packages (from pystan==3.7.0) (1.21.4)
Collecting aiohttp<4.0,>=3.6
  Using cached aiohttp-3.8.4-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (948 kB)
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement httpstan<4.11,>=4.10 (from pystan) (from versions: 0.6.0, 0.6.1, 0.7.0, 0.7.1, 0.7.2, 0.7.5, 0.7.6, 0.8.0, 0.10.1, 1.0.0, 1.1.0, 1.1.1, 1.1.2, 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3, 2.0.4, 2.0.5, 2.1.0, 2.2.0, 2.3.0, 4.0.0, 4.1.0, 4.2.1, 4.3.0, 4.3.1, 4.3.2, 4.4.0, 4.4.1, 4.4.2)
ERROR: No matching distribution found for httpstan<4.11,>=4.10

这个.whl文件是在PyPI下载的,应该是没有问题,但是直接装会遇到一点奇奇怪怪的错误。

好了,pystan的安装是否成功还得验证一下:

(py3.7) ***@scs4450:~/CTT$ python
Python 3.7.12 | packaged by conda-forge | (default, Oct 26 2021, 06:08:21) 
[GCC 9.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pystan
>>> model_code = 'parameters {real y;} model {y ~ normal(0,1);}'
>>> model = pystan.StanModel(model_code=model_code)
INFO:pystan:COMPILING THE C++ CODE FOR MODEL anon_model_5944b02c79788fa0db5b3a93728ca2bf NOW.
>>> y=model.sampling().extract()['y']
Gradient evaluation took 1.3e-05 seconds
1000 transitions using 10 leapfrog steps per transition would take 0.13 seconds.
Gradient evaluation took 1.1e-05 seconds
Adjust your expectations accordingly!
1000 transitions using 10 leapfrog steps per transition would take 0.11 seconds.
Adjust your expectations accordingly!
Gradient evaluation took 1.1e-05 seconds
1000 transitions using 10 leapfrog steps per transition would take 0.11 seconds.
Adjust your expectations accordingly!
Iteration:    1 / 2000 [  0%]  (Warmup)
Iteration:    1 / 2000 [  0%]  (Warmup)
Gradient evaluation took 1.1e-05 seconds
1000 transitions using 10 leapfrog steps per transition would take 0.11 seconds.
Iteration:    1 / 2000 [  0%]  (Warmup)
Adjust your expectations accordingly!
Iteration:    1 / 2000 [  0%]  (Warmup)
Iteration:  200 / 2000 [ 10%]  (Warmup)
Iteration:  200 / 2000 [ 10%]  (Warmup)
Iteration:  200 / 2000 [ 10%]  (Warmup)
Iteration:  200 / 2000 [ 10%]  (Warmup)
Iteration:  400 / 2000 [ 20%]  (Warmup)
Iteration:  400 / 2000 [ 20%]  (Warmup)
Iteration:  400 / 2000 [ 20%]  (Warmup)
Iteration:  400 / 2000 [ 20%]  (Warmup)
Iteration:  600 / 2000 [ 30%]  (Warmup)
Iteration:  600 / 2000 [ 30%]  (Warmup)
Iteration:  600 / 2000 [ 30%]  (Warmup)
Iteration:  600 / 2000 [ 30%]  (Warmup)
Iteration:  800 / 2000 [ 40%]  (Warmup)
Iteration:  800 / 2000 [ 40%]  (Warmup)
Iteration:  800 / 2000 [ 40%]  (Warmup)
Iteration:  800 / 2000 [ 40%]  (Warmup)
Iteration: 1000 / 2000 [ 50%]  (Warmup)
Iteration: 1001 / 2000 [ 50%]  (Sampling)
Iteration: 1000 / 2000 [ 50%]  (Warmup)
Iteration: 1001 / 2000 [ 50%]  (Sampling)
Iteration: 1000 / 2000 [ 50%]  (Warmup)
Iteration: 1001 / 2000 [ 50%]  (Sampling)
Iteration: 1000 / 2000 [ 50%]  (Warmup)
Iteration: 1001 / 2000 [ 50%]  (Sampling)
Iteration: 1200 / 2000 [ 60%]  (Sampling)
Iteration: 1200 / 2000 [ 60%]  (Sampling)
Iteration: 1200 / 2000 [ 60%]  (Sampling)
Iteration: 1200 / 2000 [ 60%]  (Sampling)
Iteration: 1400 / 2000 [ 70%]  (Sampling)
Iteration: 1400 / 2000 [ 70%]  (Sampling)
Iteration: 1400 / 2000 [ 70%]  (Sampling)
Iteration: 1400 / 2000 [ 70%]  (Sampling)
Iteration: 1600 / 2000 [ 80%]  (Sampling)
Iteration: 1600 / 2000 [ 80%]  (Sampling)
Iteration: 1600 / 2000 [ 80%]  (Sampling)
Iteration: 1600 / 2000 [ 80%]  (Sampling)
Iteration: 1800 / 2000 [ 90%]  (Sampling)
Iteration: 1800 / 2000 [ 90%]  (Sampling)
Iteration: 1800 / 2000 [ 90%]  (Sampling)
Iteration: 1800 / 2000 [ 90%]  (Sampling)
Iteration: 2000 / 2000 [100%]  (Sampling)

 Elapsed Time: 0.01824 seconds (Warm-up)
               0.014611 seconds (Sampling)
               0.032851 seconds (Total)

Iteration: 2000 / 2000 [100%]  (Sampling)

 Elapsed Time: 0.018225 seconds (Warm-up)
               0.015881 seconds (Sampling)
               0.034106 seconds (Total)

Iteration: 2000 / 2000 [100%]  (Sampling)

 Elapsed Time: 0.018679 seconds (Warm-up)
               0.016259 seconds (Sampling)
               0.034938 seconds (Total)

Iteration: 2000 / 2000 [100%]  (Sampling)

 Elapsed Time: 0.01865 seconds (Warm-up)
               0.016527 seconds (Sampling)
               0.035177 seconds (Total)

>>> y.mean()
-0.027691342060660575
>>> 

一步一步运行,步步惊心,最后输出是这个,就ok!!这是具有里程碑意义的!

后面就顺畅多了:

pip install fbprophet

缺pandas

到了这一步,那么按照提示,完成所有的包的安装

conda install pandas
conda install convertdate
conda install lunarcalendar
conda install holidays

安装对应的包
最后胜利截图!
安装成功截图
这个包确实对环境比较苛刻,安装好了心情爽,如果有用的话就给我点个赞吧!!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/463596.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

基于Java开发的分布式在线教育系统,支持考试、直播、问答

一、开源项目简介 知道学习平台是一个基于 Java 开发的分布式在线教育系统项目采用前后端分离的企业级微服务架构引入组件化的思想实现高内聚低耦合&#xff0c;项目代码简洁注释丰富上手容易注重代码规范&#xff0c;严格控制包依赖可以帮助个人、企业或机构快速搭建一个在线…

C# 利用TabControl控件制作多窗口切换

TabControl控件切换时触发的事件 选项卡切换触发的是TabControl控件的SelectedIndexChanged事件。 当TabControl控件的任何一个TabPage被点击或选择&#xff0c;即发生SelectedIndexChanged事件事件。 代码如下&#xff1a; private void tabControl1_SelectedIndexChanged(o…

设计模式 --- 结构型模式

一、概述 结构型模式描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构。它分为类结构型模式和对象结构型模式&#xff0c;前者采用继承机制来组织接口和类&#xff0c;后者釆用组合或聚合来组合对象。 由于组合关系或聚合关系比继承关系耦合度低&#xff0c;满足“合成复用原则”…

L2TP Client-initated场景

L2TP Client-initated场景 1. 原理 ![原理](https://img-blog.csdnimg.cn/66ce3169502b4252bca5d9d7a6c0027c.png)1.1 阶段1&#xff1a;创建L2TP隧道 C与LNS通过交互三条消息协商隧道ID、UDP端口&#xff08;1701&#xff09;、主机名称、L2TP版本、隧道验证等参数。 1.2 …

使用Spark实现词频统计

文章目录 一&#xff0c;词频统计准备工作&#xff08;一&#xff09;版本选择问题&#xff08;二&#xff09;安装Scala2.12.15&#xff08;三&#xff09;启动集群的HDFS与Spark&#xff08;四&#xff09;在HDFS上准备单词文件 二&#xff0c;本地模式运行Spark项目&#xf…

Meta的分割一切模型SAM( Segment Anything )测试

Meta不久前开源发布了一款图像处理模型&#xff0c;即分割一切模型&#xff1a;Segment Anything Model&#xff0c;简称 SAM&#xff0c;号称要从任意一张图片中分割万物&#xff0c;源码地址为&#xff1a; https://github.com/facebookresearch/segment-anything打开后看到…

ssm+java企业公司产品分销商管理系统

一、 二、经营管理&#xff1a; ①分销商每月提交自己进多少货物&#xff08;从总部进购了多少“鹊巢”的商品给自己负责区的大型商超&#xff09;——对应的种类一共进多少货物&#xff1b;该种类中具体的产品又进了多少货物具体到&#xff08;参考三产品管理模块&#xff09;…

RelativeLayout相对布局

一、官方地址&#xff1a; https://developer.android.google.cn/reference/kotlin/android/widget/RelativeLayout?hlen 二、概述 相对布局&#xff08;RelativeLayout&#xff09;是一种根据父容器和兄弟控件作为参照来确定控件位置的布局方式 三、基本格式 <RelativeLay…

Nacos注册中心的使用

文章目录 Nacos注册中心1. 服务注册到nacos1&#xff09;引入依赖2&#xff09;配置nacos地址3&#xff09;重启 2.服务分级存储模型2.1.给user-service配置集群2.2.同集群优先的负载均衡 3.权重配置 Nacos注册中心 国内公司一般都推崇阿里巴巴的技术&#xff0c;比如注册中心…

Docker安装Redis(普通安装+在线安装+离线安装)

文章目录 Redis概述一、磁盘安装1.1 安装环境1.2 安装步骤1.3 服务器启停命令 二、docker安装1.在线安装2.离线安装 总结 Redis概述 Redis&#xff0c;英文全称是Remote Dictionary Server&#xff08;远程字典服务&#xff09;&#xff0c;是一个开源的使用ANSI C语言编写、支…

ext-1:PDK工具包编译出例程

1、TI的单独StarterWare不更新后&#xff0c;后续维护和更新的是 PROCESSOR-SDK-AM335X 软件开发套件 &#xff08;PDK&#xff09;&#xff0c;对比以前的&#xff0c;里面没有例程&#xff0c;所以下载安装完需要自己编译出example例程。 因为编译出example例程中间会出现很…

设计模式--适配器模式

目录 基本介绍 工作原理 类适配模式 介绍 应用实例介绍 类适配器模式注意事项和细节 对象适配模式 介绍 对象适配器模式注意事项和细节 接口适配器模式 介绍 适配器模式的注意事项和细节 基本介绍 (1) 适配器模式(Adapter Pattern) 将某个类的接口转换成客户端期望的…

从JDK源码级别彻底剖析JVM类加载机制

loadClass的类加载过程 加载 >> 验证 >> 准备 >> 解析 >> 初始化 >> 使用 >> 卸载 ● 加载&#xff1a;在硬盘上查找并通过IO读入字节码文件&#xff0c;使用到类时才会加载&#xff0c;例如调用类的main()方法&#xff0c;new对象等等&am…

如何选择最适合你的数据库解决方案:PostgreSQL VS MySQL 技术选型对比

文章目录 PostgreSQL与MySQL技术选型对比什么是 WordPress 数据库&#xff1f;什么是 PostgreSQL&#xff1f;历史主要特点高度可靠灵活性可扩展性复制用例什么是 MySQL&#xff1f;历史主要特点使用方便高灵活性可靠性和安全性高性能可扩展开源许可证用例PostgreSQL 与 MySQL&…

状态模式——随遇而安

● 状态模式介绍 状态模式中的行为是由状态来决定的&#xff0c;不用的状态下有不同的行为。状态模式和策略模式结构几乎完全一样&#xff0c;但它们的目的、本质却完全不一样就。状态模式的行为是平行的、不可替代的&#xff0c;策略模式的行为是彼此孤立、可相互替换的。用一…

【UE】一个简易的游戏计时器

效果 步骤 1. 打开“ThirdPersonGameMode” 创建两个整型变量&#xff0c;分别命名为“Seconds”、“Minutes” 在事件图表中添加如下节点&#xff0c;实现“Seconds”每秒加1 继续添加如下节点&#xff1a; 当秒数大于60时&#xff0c;就让分钟数1&#xff0c;然后将秒数重新…

P1045 [NOIP2003 普及组] 麦森数

题目描述 形如 2&#xfffd;−12P−1 的素数称为麦森数&#xff0c;这时 &#xfffd;P 一定也是个素数。但反过来不一定&#xff0c;即如果 &#xfffd;P 是个素数&#xff0c;2&#xfffd;−12P−1 不一定也是素数。到 1998 年底&#xff0c;人们已找到了 37 个麦森数。最…

AI数字人技术在高中历史课堂上的应用

引言 介绍AI数字人技术的概念和特点介绍AI数字人技术在教育领域的价值和意义提出本文的主题和目的&#xff1a;探讨AI数字人技术在高中历史课堂上的应用 AI数字人技术在高中历史课堂上的应用方式 介绍AI数字人技术可以通过还原历史人物说话视频&#xff0c;利用历史人物籍贯…

HJHD-91晃电保护器 新款35mm卡轨安装 josef约瑟

名称&#xff1a;晃电保护器品牌&#xff1a;JOSEF约瑟型号&#xff1a;HJHD-91额定电压&#xff1a;110、220VAC触点容量&#xff1a;250V/5A动作时间&#xff1a;不大于20ms功率消耗&#xff1a;不大于5W/5VA HJHD系列晃电保护器 HJHD-91晃电保护器 抗晃电继电器 1.特点和用途…

压力测试工具Jmeter入门

文章目录 一、JMeter概述1、JMeter简介2、JMeter的作用 二、JMeter下载三、JMeter测试1.创建线程组2、配置元件3、为线程添加监听器4、查看报告 一、JMeter概述 1、JMeter简介 Apache JMeter 是 Apache 组织基于 Java 开发的压力测试工具&#xff0c;用于对软件做压力测试。 …