Python 我应该如何安装和导入SimpleTransformer？

我一直在使用以下conda&python verison：

康达版本：4.6.14

康达内部版本：3.17.8

python版本：3.7.3.final.0

我以以下方式安装了SimpleTransformer：

conda create -n simpletransformers python pandas tqdm
conda activate simpletransformers

conda install pytorch cpuonly -c pytorch
conda install -c anaconda scipy
conda install -c anaconda scikit-learn
pip install transformers
pip install seqeval
pip install tensorboardx

pip install simpletransformers

这样做之后，我一直在尝试导入分类模型，但运气不太好：

导入SimpleTransformer

我得到以下错误：

ModuleNotFoundError:没有名为“simpletransformers”的模块

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有人能指出我错在哪里吗？我正在使用PyCharm作为我的IDE。

从“”下载.whl文件

• 打开命令提示符
• 键入

  pip-install“path/simpletransformers-0.13.2-py3-none-any.whl”并点击enter

  检查包是否已安装。 注意，SimpleTransformer需要Python'>=3.6'

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每当我有一个无法通过Anaconda Cloud获得的包时，即我必须从PyPI或GitHub安装，然后我为它创建一个YAML环境定义。这遵循了“”中列举的最佳实践

YAML的优点是它允许Conda一次解决所有问题，并允许将环境视为不可变对象（即，如果需要更改环境，请编辑YAML并重新创建）。这有助于避免由于运行一系列

conda安装

、

pip安装

或

conda更新

命令而不可避免地造成的混乱

对我来说，这是一个多阶段的过程，但对我来说却是一个可靠的工作流程：

混合Conda-PyPI环境的工作流

查看非康达软件包的

setup.py

或

requirements.txt

对于每个需求，请检查蟒蛇云（或

conda search

）以查看它是否作为conda包提供

如果可用，将其作为（非pip）依赖项添加到YAML文件中。这确保了康达所能提供的一切

此外，还要跟踪这些包来自的渠道。注意，我不会使用我不熟悉的私人频道。在这种情况下，

pytorch

，

conda forge

和

默认值

（即，

anaconda

）就足够了

仅在YAML的

pip

部分下包含PyPI包，包括感兴趣的主包（即

simpletransformers

）。从技术上讲，您不需要包含其他依赖项，因为pip会自动将它们拉入，但我喜欢保持它们的明确性，以便如果我更新YAML，我可能会再次检查是否有人将PyPI包移植到Conda Forge

使用YAML创建环境

conda env create -n st_env -f simpletransformers.yaml

检查是否有其他包作为依赖项从PyPI隐式拉入，但实际上通过Conda可用。编辑YAML以将其放入Conda dependencies部分。在这种情况下，

keras

显然也是需要的

移除环境并使用更新的maximally Conda版本重新创建

最重要的是：除非通过编辑YAML，否则切勿更改环境

用于SimpleTransformers环境的YAML simpletransformers.yaml

name: st_env
channels:
  - pytorch
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.7
  - pandas
  - tqdm
  - cpuonly
  - pytorch
  - transformers
  - scipy
  - scikit-learn
  - requests
  - tensorboardx
  - keras
  - pip
  - pip:
      - seqeval
      - simpletransformers

安装

conda env create -n st_env -f simpletransformers.yaml

我在Mac和Ubuntu上使用Anaconda的工作：

安装或安装Miniconda

创建新的虚拟python 3.7环境并安装pandas和TQM

conda create-n simplet python=3.7 TQM

conda激活simplet

PyTorch
3 a。GPU（

在您的型号中使用_cuda=True

）

conda安装pytorch cudatoolkit=10.1-c pytorch

3 b。CPU（

use_cuda=False

在您的型号中）：

conda安装pytorch-cpuonly-c pytorch

如果您想在NVIDIA GPU安装上使用fp16培训（不要使用

pip

）

安装SimpleTransformer。

pip安装simpletransformers

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@如果你按照我的回答去做，它就不会是一个全球安装的软件包。在

conda env create-f

事务期间，conda运行env本地的pip副本，以便在env的

站点包中安装pip依赖项。如果您按照答案中的指示使用YAML创建env，然后使用“现有解释器”选项添加它，那么这不应该是一个问题。