【视频教程解读】Window上安装和使用autogluon V0.4

news2024/10/5 21:17:30

1.使用conda安装的python环境

教程使用的是极简版miniconda,由于我们的电脑中安装了anaconda,所以不需要进行进一步安装。python版本为3.9,博客里面有anaconda和python版本的对应关系。注意查看版本autogluon V0.4需要3.8或者3.9和3.10,pip版本也不能太低,不然的话,可以通过conda安装对应版本。支持Linux,MacOS和Windows系统。不同系统的详细安装指导手册。
在这里插入图片描述

在anaconda prompt命令窗口里面输入下面的命令(更新源,提高后续安装第三方库的速度):

onda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

查看源

conda config --show channels

2.安装autogluon

pip install autogluon

在这里插入图片描述这里会安装多个机器学习工具包,包括200多M的pytorch GPU版,如果你只用CPU的话,可以在上一步预先安装Pytorch CPU版来加速。下载完之后的安装会花几分钟。下载和安装的轮子都比较多,平均下载速度在100KB/s以下。整个过程在下载的时间是花费最多的。安装了好几个小时都没有按好,感觉像进入死循环一样,最后停掉了,后面再重新安装。

第二次安装依然出现安装问题,所以不再仿照视频进行安装,而是按照官方文档指导方式进行安装。

  1. 创建python3.9虚拟环境
conda create -n myenv python=3.9 -y
conda activate myenv

2.安装必要轮子

pip install -U pip
pip install -U setuptools wheel

在这里插入图片描述
3.到pytorch官网安装pytorch

pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

按照前面的方式进行安装还是报错,主要是各种版本的不匹配,尤其是pytorch版本的问题,自己笔记本电脑的CUDA驱动是10.1,但是对应10.1的pytorch版本1.8.0偏低,与autogulon版本不匹配。autogulon安装的是0.7.0版本。通过反复卸载和安装torch、torchvision和torchaudio。最后终于安装成功。

1.python3.9
2.autogluon 0.7.0

在这里插入图片描述这里需要注意,CUDA驱动版本是10.1,pytorch只有10.2的,安装上能够正常使用。

3.测试安装

  • 安装jupyter后,运行jupyter notebook打开记事本。
  • 到autogluon 官网找段代码。
from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor
data_root = 'https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/'
train_data = TabularDataset(data_root + 'train.csv')
test_data = TabularDataset(data_root + 'test.csv')
predictor = TabularPredictor(label='class').fit(train_data=train_data)
predictions = predictor.predict(test_data)

autogluon会使用多种算法进行训练,并在几分钟得到模型和预测结果。
在这里插入图片描述![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/850d0cdf60344e47885ad753c748b3e2.png#pic_center

4.如何进入不同版本的Jupyter notebook

在这里插入图片描述因为自己进去anaconda prompt命令进入myenv虚拟环境,输入jupyter note book不能正常启动,所以写下面的博客。在这里插入代码片

4.1 安装内核

pip install ipykernel

或者(两个都一样,下面的使用了豆瓣镜像,访问可能快点)

pip install ipykernel -i https://pypi.douban.com/simple

加入python 2.7版本的内核
两步走:①激活②安装

activate myenv
python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name myenv

到此,切换python版本的基本目的达成。
踩坑注意点:(一定先激活对应版本,再安装核。如果没激活2.7的版本,可能内核显示python2.7版本的,但是一查还是3.7(原先的)
在这里插入图片描述查看python版本

import sys
print(sys.version)

在这里插入图片描述再次确认一下,无误完成了
可能用到的操作:

jupyter kernelspec remove kernelname

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/477429.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

Linux:网络基础1

网络协议分层 所有网络问题,本质都是通信距离变长了,为了尽可能减少通信成本,定制了协议。 协议分层的优势: 软件设计方面的优势 - 低耦合 一般我们的分层依据: 功能比较集中,耦合度比较高的模块-- 一层 &#xff0c…

【Vue 基础】尚品汇项目-03-home首页搭建(全局组件与局部组件)

1. 完成三级联动组件(全局组件) 由于三级联动组件在Home、Search、Detail中都需使用,因此将三级联动组件作为全局组件,这样只需要注册一次,就可以在项目任意地方使用。 新建“home/TypeNav/index.vue”,写…

深度学习技巧应用10-PyTorch框架中早停法类的构建与运用

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习技巧应用10-PyTorch框架中早停法类的构建与运用,文章将介绍深度学习训练过程中的一个重要技巧—早停法,以及如何在PyTorch框架中实现早停法。文章将从早停法原理和实践出发,结合实际案例剖析早停法的优缺点及在PyTorch中的应…

[创新工具和方法论]-02- DOE实验设计步骤

文章目录 1.DOE设计1.1 基于OFAT的传统实验设计:1.2 基于DoE的现代实验设计:1.3 DOE和OFAT的比较1.4 如何利用好DOE1.4.1 规划1.4.2 筛选1.4.3 表征1.4.4 优化1.4.5 确认 2. 步骤2.1陈述实际的问题和实验的目的2.2因果链分析,提取重要的因子2.3选择Y的响…

永磁同步电机(PMSM)无传感器控制基于滑膜观测器Matlab/Simulink仿真分析

文章目录 前言一、状态观测器二、滑膜状态观测器2.1.滑膜观测器的原理2.2.传统的滑膜观测器2.3.改进的滑膜观测器 三、Matlab/Simulink仿真分析3.1.仿真电路分析3.1.1 电机控制模式切换3.1.2 速度环控制3.1.3 电流环控制3.1.4 电机主电路 3.2.仿真结果分析 总结 前言 本章节采…

跳跃游戏 (DFS->记忆化搜索->动态规划/贪心证明)

一.跳跃游戏简单介绍 1. 跳跃游戏简单介绍 跳跃游戏是一种典型的算法题目,经常是给定一数组arr,从数组的某一位置i出发,根据一定的跳跃规则,比如从i位置能跳arr[i]步,或者小于arr[i]步,或者固定步数&#…

【HQL - 查询用户的累计消费金额及VIP等级】

水善利万物而不争,处众人之所恶,故几于道💦 题目: 从订单信息表(order_info)中统计每个用户截止其每个下单日期的累积消费金额,以及每个用户在其每个下单日期的VIP等级。 用户vip等级根据累积消费金额计算&#xff0…

Unity之OpenXR+XR Interaction Toolkit基本配置

前言 XR Interaction Toolkit 是Unity基于OpenXR标准,发布的一套XR工具,目的是方便我们快速接入XR相关的SDK,并且做到兼容不同VR设备的目的,目前流行的VR设备如Oculus,Metal,HTC Vive,Pico等统…

JavaSE第三章 访问修饰符,Collection,List

这里写目录标题 一 访问修饰符二 集合1.1 数组1.2 集合1.3 读Collection的源码1.3.1 add添加方法1.3.2 clear,size,isEmpty方法1.3.3 remove 方法1.3.4 equals方法与contain方法1.3.5 遍历,迭代器或者增强for循环1.3.6 迭代器重点 1.4 List1.…

numpy的下载、数据类型、属性、数组创建

下载numpy 因为numpy不依赖于任何一个包所以numpy可以直接使用pip命令直接下载 下载命令: pip install numpy # 默认从https://pypi.org/simple 下载 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # 从清华大学资源站点下载 pip install nump…

一步步解密微商城系统开发流程

作为现代商业的重要组成部分,电子商务系统的建设对于企业的发展至关重要。然而,对于一些小型企业来说,建设一个完整的电子商务系统可能会耗费大量的时间和金钱。微商城系统的出现有效地解决了这个问题,因为它可以在不需要太多资金…

趣说数据结构(练习1) —— 顺序表/链表力扣刷题

练习 1 —— 顺序表/链表力扣刷题 1. 合并两个有序链表 力扣题目地址:https://leetcode.cn/problems/merge-two-sorted-lists/ 问题描述:将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例&#x…

【云计算•云原生】4.云原生之什么是Kubernetes

文章目录 Kubernetes概念Kubernetes核心概念集群podConfigMap Kubernetes架构master节点的组件worker节点组件 Kubernetes网络架构内部网络外部网络 k8s各端口含义 Kubernetes概念 K8S就是Kubernetes,Kubernetes首字母为K,末尾为s,中间一共有…

全球5G市场最新进展及未来展望

从智慧医疗到万物互联,从无人驾驶到关乎我国未来发展的“新基建”,自2019年全球5G商用启动后,5G就步入了发展“快车道”;2022年继续保持快速稳定的增长态势,在网络建设、人口覆盖、终端形态等方面发展势头强劲,在技术标…

1695_week2_算法与函数(MIT使用Python编程学习手记)

全部学习汇总: GreyZhang/python_basic: My learning notes about python. (github.com) 首先说明一下,这部分信息的整理只是我个人的理解。由于自己的知识功底以及英语水准,很可能会有大量的疏漏。再此,我只想把自己学习时候的一…

C++(类和对象上篇)

本节目标: 1.面向过程和面向对象初步认识 2.类的引入 3.类的定义 4.类的访问限定符及封装 5.类的作用域 6.类的实例化 7.类的对象大小的计算 8.类成员函数的this指针 目录 1、面向过程和面向对象初步认识 2、类的引入 4.类的访问限定符及封装 4.1访问限定…

为了做低代码平台,这些年我们对.NET的DataGridView做的那些扩展

我们的低代码开发平台从一开始决定做的时候,就追求未来能够支持多种类型的客户端,目前支持Winform,Web,H5,FlutterAPP,当然了,未来也有可能会随着实际的需要淘汰掉一些客户端的。 为了系统更易…

springboot - 实现动态刷新配置

自定义的配置数据源,继承自Spring框架的 MapPropertySource 类,从一个名为 my.properties 的文件中读取配置信息,并在每10秒钟刷新一次。 这里不加Component,是因为: FilePropertiesSource filePropertiesSource new…

辨析 总结PMP各种BS结构

OBS 组织分解结构、BOM 物料清单、WBS工作分解结构、RBS 资源分解结构、RBS 风险分解结构、RAM 责任分匹配矩阵辨析 组织分解结构 OBS(Organizational Breakdown Structure) 描述了执行组织的层次结构,以便把工作包同执行组织单元相关联 物料…

电子邮件SDK:MailBee.NET 12.3.1 Crack

MailBee.NET 对象捆绑包包括SMTP、POP3、IMAP、EWS、安全、反垃圾邮件、Outlook 转换器、地址验证器、PDF组件以及BounceMail、HTML、MIME、ICalVCard组件,这些组件是一项常用功能。 MailBee.NET Objects是一组强大且功能丰富的 .NET 组件,用于创建、发送…