AutoGluon自动化机器学习框架安装指南

【免费下载链接】autogluon AutoGluon: AutoML for Image, Text, Time Series, and Tabular Data 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/autogluon

AutoGluon是一个强大的自动化机器学习框架，能够自动完成模型选择、超参数调优等复杂过程。本文将详细介绍如何在不同操作系统和环境下安装AutoGluon。

系统要求

在开始安装前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python版本：3.9、3.10、3.11或3.12
• 支持的操作系统：Linux、MacOS和Windows

推荐安装方式

对于大多数用户，我们推荐使用pip进行安装。pip安装的AutoGluon版本是我们主要进行基准测试和验证的版本。虽然也支持conda安装，但可能存在依赖项差异，可能影响性能和稳定性。

按操作系统安装指南

Linux系统安装

pip安装方式

CPU版本：

pip install -U pip
pip install autogluon

GPU版本：

pip install -U pip
pip install "autogluon[all]" torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

conda安装方式

CPU版本：

conda create -n autogluon_env python=3.10 -c conda-forge
conda activate autogluon_env
conda install -c conda-forge autogluon

GPU版本：

conda create -n autogluon_env python=3.10 -c conda-forge
conda activate autogluon_env
conda install -c conda-forge autogluon pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

MacOS系统安装

MacOS用户需要先安装libomp：

brew install libomp

然后可以选择pip或conda安装方式：

pip安装方式

pip install -U pip
pip install autogluon

conda安装方式

conda create -n autogluon_env python=3.10 -c conda-forge
conda activate autogluon_env
conda install -c conda-forge autogluon

注意：MacOS目前不支持GPU加速。

Windows系统安装

Windows用户需要先安装Visual C++ Redistributable，然后可以选择以下安装方式：

pip安装方式

CPU版本：

pip install -U pip
pip install autogluon

GPU版本：

pip install -U pip
pip install "autogluon[all]" torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

高级安装选项

安装特定模块

AutoGluon由多个子模块组成，可以单独安装：

• 核心功能：autogluon.core
• 表格数据：autogluon.tabular
• 文本数据：autogluon.text
• 图像数据：autogluon.vision
• 时间序列：autogluon.timeseries
• 多模态数据：autogluon.multimodal

例如，仅安装表格数据处理模块：

pip install autogluon.tabular

安装夜间构建版本

如需体验最新功能，可以安装夜间构建版本：

pip install --pre autogluon

注意：夜间构建版本可能不够稳定。

从源码安装

如需从源码安装特定分支（如测试某个pull request）：

git clone --depth 1 --single-branch --branch 分支名 https://github.com/用户名/autogluon.git
cd autogluon && ./full_install.sh

特殊环境安装

Apple Silicon (M1/M2芯片)

Apple Silicon设备可以通过conda安装：

conda create -n autogluon_env python=3.10 -c conda-forge
conda activate autogluon_env
conda install -c conda-forge autogluon

Kaggle环境

在Kaggle笔记本中安装AutoGluon：

!pip install -U autogluon > /dev/null

对于无网络访问的比赛，可以使用Kaggle社区提供的AutoGluon数据集。

安装验证

安装完成后，可以通过以下命令验证是否安装成功：

import autogluon as ag
print(ag.__version__)

常见问题解决

如果遇到安装问题，可以尝试以下步骤：

1. 确保Python版本符合要求
2. 更新pip到最新版本
3. 检查系统依赖是否满足
4. 尝试创建新的虚拟环境
5. 查看错误日志获取具体信息

通过本文的详细指南，您应该能够顺利地在各种环境中安装AutoGluon，开始您的自动化机器学习之旅。如果在安装过程中遇到任何问题，可以参考官方文档或社区支持获取帮助。

【免费下载链接】autogluon AutoGluon: AutoML for Image, Text, Time Series, and Tabular Data 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/autogluon