安装pip 更多内容
  • Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错

    Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通,请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。 父主题:

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  • Jupyter可以安装插件吗?

    Jupyter可以安装插件吗? Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布,一次性完成前后端插件的安装安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装,不要使

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  • 导入并配置HetuEngine Python3样例工程

    ython自身原因导致的。 客户端机器必须安装有jaydebeapi,可以通过该模块使用java的JDBC来连接数据库。 可通过如下两种方式安装: pip安装: 在客户端节点执行pip install JayDeBeApi。 运行脚本安装。 通过官方网站下载JayDeBeApi项

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  • 准备工作

    mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu,命令如下。 1 2 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib numpy pip install ipython==8

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  • CCE集群

    安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r

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  • 容器化个人调测环境搭建

    --strip-components 1 步骤5:配置pip源和yum源 配置pip源 使用ModelArts提供的预置镜像中pip源已经直接配置好可用,如果用户使用自己的业务镜像,可参考步骤5:(可选)安装pip进行配置配置yum源 执行如下命令配置yum源: # 自动配置yum源 wget http://mirrors

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  • Notebook中已安装对应库,仍报错import numba ModuleNotFoundError: No module named 'numba'

    客户创建了多个虚拟环境,numba库安装在了python-3.7.10中,如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境,默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包,然后安装需要的依赖进行保存,最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。

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  • 训练作业失败,返回错误码139

    处理方法 如果存在之前能跑通,什么都没修改,过了一阵跑不通的情况,先去排查跑通和跑不通的日志是否存在pip源更新了依赖包,如下图,安装之前跑通的老版本即可。 图1 PIP安装对比图 推荐您使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 如果上述情况都解决不了,请联系技术支持工程师。

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  • Python

    前准备。 获取并安装Python安装包(可使用2.7.9+或3.X),如果未安装,请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装requests

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  • 使用SetupTool构建

    ,您可以自定义构建环境。 命令 配置构建打包命令。 可以使用默认的命令打包为“egg”格式的文件。 Python2.7后建议使用python setup.py sdist bdist_wheel,打包为源码包和whl格式的安装包,以便使用pip安装。 更多命令使用方法可参考SetupTool官网。

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  • 更新一键式重置密码插件(批量操作-Windows系统)

    yum install python3 python3-pip pip3 install --upgrade pip pip3 install ansible 若出现如图1所示报错信息,请执行以下操作。 执行以下命令,安装依赖: dnf install python3-devel

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  • 安装ModelArts SDK报错“ERROR: Could not install packages due to an OSError”

    安装ModelArts SDK报错“ERROR: Could not install packages due to an OSError” 问题现象 安装ModelArts SDK报错,完整报错信息“ERROR: Could not install packages due to

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  • 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”

    出现该问题的可能原因如下: conda和pip包混装,有一些包卸载不掉。 处理方法 参考如下代码,三步走。 先卸载numpy中可以卸载的组件。 删除你环境中site-packages路径下的numpy文件夹。 重新进行安装需要的版本。 import os os.system("pip uninstall

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  • 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写?

    ”,表示配置模型推理代码需要的依赖包,需要提供依赖包名、安装方式和版本约束的信息,详细参数见模型配置文件编写说明。导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数“dependencies”如何编写? 解决方案 安装包存在前后依赖关系。例如您在安装“mmcv-full”之前,需要完成“

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  • 使用推理SDK

    </dependency> Python 使用pip安装。 #回显Successfully installed xxx表示安装成功 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore # 安装盘古服务库 pip install huaweicloudsdkpangulargemodels

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  • 安装常用运维工具(可选)

    目前CentOS、RedHat系列支持连接互联网,使用yum源在线安装。根据常用软件列表,请依次执行下面命令进行安装: yum install gcc yum install perl yum install python2-pip yum install strace yum install

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  • Python

    获取并安装IntelliJ IDEA 2018.3.5或以上版本,可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包(可使用2.7.9+或3.X,包含2.7.9),可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后,在命令行中使用pip安装“requests”库。

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  • 镜像制作(训练)

    安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r

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  • 使用Jupyter Notebook对接MRS Spark

    本实践仅适用于 MRS 3.x及之后版本,且在集群外客户端节点中安装Python3。 步骤1:在MRS集群外节点安装客户端 准备一台不属于MRS集群的Linux 弹性云服务器 ,绑定一个弹性IP,参考集群外节点安装客户端章节安装集群客户端,例如安装目录为“/opt/client”。 确认MRS集群是否开启了Kerberos认证。

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  • 使用Django应用部署模板创建并部署应用

    使用Django应用部署模板创建并部署应用 在主机上部署Django框架的Python后台应用,并启动该服务。 请确认目标主机已安装nginx,若已安装请移除模板中“安装nginx”步骤。 请确认目标主机已安装uWSGI,若已安装请移除模板中“安装uWSGI”步骤。 配置pip源和yum源

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  • 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”

    没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新,导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题,后面一直有此问题,则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如:pip install xxx==1

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