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更新时间:2021-08-06 GMT+08:00
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安装外部库和内核

ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境,包括TensorFlow、MXNet、Caffe、PyTorch、Spark等。为了方便使用,您也可以使用pip install在Jupyter Notebook或Terminal中安装外部库。

在Jupyter Notebook中安装

如下操作以在Notebook中安装Shapely为例。

  1. 在ModelArts管理控制台,进入“开发环境>Notebook”,并在Notebook列表中,打开一个Notebook。
  2. 在Jupyter页面中,选择“New”,然后选择相应的AI引擎。
  3. 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。

    pip install shapely

在Terminal中安装

如下操作以安装Shapely为例,在Notebook实例terminal中使用pip安装Shapely。

  1. 在ModelArts管理控制台,进入“开发环境>Notebook”,并在Notebook列表中,打开一个Notebook。
  2. 在Jupyter页面中,选择“New”(新建),然后选择“terminal”
  3. 如非Multi-Engine的实例在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。

    /opt/conda/envs/python27_tf/bin/pip install Shapely

  4. Multi-Engine的实例存在多个引擎,在“/home/ma-user/”路径下提供了README,可参照README切换到相应的引擎环境中安装包,如在TensorFlow-1.13.1中安装Shapely可按照如下步骤操作:
    source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.13.1
    pip install shapely

TensorFlow、MXNet、PyTorch、Caffe、Scikit-learn & XGBoost和Spark算法引擎在terminal中的Python路径请参见表1,其中pip也是在以下路径目录下。Multi-Engine的实例可参考提供的README。

表1 AI引擎及路径说明

AI引擎

版本

Python路径

TensorFlow

TF-1.8.0-python2.7

/opt/conda/envs/python27_tf/bin/python

TensorFlow

TF-1.8.0-python3.6

/opt/conda/envs/python36_tf/bin/python

MXNet

MXNet-1.2.1-python2.7

/opt/conda/envs/python27_mxnet/bin/python

MXNet

MXNet-1.2.1-python3.6

/opt/conda/envs/python36_mxnet/bin/python

PyTorch

PyTorch-1.0.0-python2.7

/opt/conda/envs/python27_pytorch/bin/python

PyTorch

PyTorch-1.0.0-python3.6

/opt/conda/envs/python36_pytorch/bin/python

Caffe

Caffe-1.0.0-python2.7

/opt/conda/envs/python27_caffe/bin/python

Scikit-learn & XGBoost

ML-1.0.0-python2.7

/opt/notebook/anaconda2/bin/python

Spark

Spark-2.2.0-python2.7

Scikit-learn & XGBoost

ML-1.0.0-python3.6

/opt/notebook/anaconda3/bin/python

Spark

Spark-2.2.0-python3.6

由于在创建ModelArts训练作业时,是启动一个新的独立运行环境,不会关联在Notebook环境中安装的包;因此需要在启动代码中,导入安装包前添加:os.system('pip install xxx')。

例如,在训练作业中需要使用依赖包Shapely,在Notebook中安装完成后,需要在启动代码中添加以下代码:

os.system('pip install Shapely')
import Shapely
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