Ich folgte diesen Anweisungen , um GraphLab auf meinem Ubuntu-Computer einzurichten. Am Ende habe ich Python 2.7.6 geöffnet und die erste der Testzeilen import graphlab as gl ausgeführt. Das gab mir
Wie kann ich beginnen, dies zu diagnostizieren?
Details:
Ich habe python -V von einem Terminal ausgeführt und es hat mir Python 2.7.6 zurückgegeben.
In /usr/bin Ich finde die folgenden pyth* Einträge ... Ich frage mich, ob irgendwas irgendwo auf die falsche Version zeigt:
Das Dato Graphlab Create-Installationsprogramm hat graphlab auf meinem Mac (El Capitan) nicht installiert. Ich habe folgendes in einem Terminalfenster gemacht (Anaconda ist installiert):
%Vor%Anschließend wurde Graphlab Create installiert. Sie können dann einfach überprüfen:
%Vor%Ich habe bemerkt, dass Python gelegentlich vergisst, dass Graphlab Create installiert ist. Eine Wiederholung des obigen "Pip" -Befehls wird dazu führen, dass er sich erinnert.
Eine weitere Option ist die Verwendung von virtualenvwrapper für die einfache Erstellung und Anwendung von virtuellen Umgebungen. Nach dieser Dokumentation beginnen Sie zum Beispiel mit der Installation:
Öffnen Sie Ihre .bashrc Einstellungsdatei, führen Sie zum Beispiel gedit .bashrc aus und hängen Sie die folgenden Zeilen an den unteren Rand an:
Starten Sie Ihr Terminalfenster neu, und dann können Sie Ihre virtuelle Umgebung erstellen, sagen wir es "test":
%Vor% Jetzt testen ist eine virtuelle Umgebung, und Ihre sind darin (d. h. test ist derzeit "aktiviert"). Um GraphLab in test zu setzen,
Sie können auch andere Python-Toolkits in test installieren, indem Sie pip verwenden. Jedes Python-Programm, das Sie innerhalb von test ausführen, kann nur die Python-Toolkits sehen, die hier installiert sind.
Vielleicht solltest du graphlab in virtualenv installieren.
1.Stellen Sie sicher, dass Ihr System virtualenv installiert hat. Führen Sie zur Überprüfung pip freeze aus. Zur Installation führen Sie sudo pip install virtualenv in Ihrem Terminal aus, bevor Sie fortfahren
2.Kopieren und führen Sie die folgenden Befehle in Ihrem Terminal aus. Dies erstellt eine virtuelle Umgebung namens 'graphlab' und installiert graphlab create version 0.9.1
%Vor%Sie müssen möglicherweise das conda env aktivieren, indem Sie
ausführenQuelle aktivieren DATO-env
im Terminal
Überprüfen Sie Ihren Systempfad
System importieren print sys.path
Es sollte graphlab-0.9.1 enthalten. Wenn nicht, dann war etwas seltsam mit unserer Installation. Ich empfehle die Verwendung einer virtuellen Umgebung in Python.
Ich hatte das gleiche Problem auf Ubuntu 16 Desktop. Die Lösung für mich war ziemlich einfach. Nachdem Sie das Notebook mit
gestartet haben %Vor%Klicken Sie auf den Datei-Navigator, um Ihr Notizbuch zu finden, wo Sie den Import-Graphlab ausführen, der den Fehler verursacht. Wenn es das Notebook startet, stelle ich mir vor, Sie sehen oben rechts Python [Root]. Um dies zu beheben, klicken Sie auf die Titelleiste Kernel- & gt; Ändern kernel- & gt; gl-env. Jetzt sollte das obere rechte Etikett sagen: Python [gl-env]. Danach, wenn Sie den Notebook-Import ausführen, wird graphlab funktionieren.
Es gibt eine Registerkarte auf der Startseite von Jupyter UI mit Conda. Darin sehen Sie zwei Envs namens root und gl-env. Ich habe versucht, den Stamm zu löschen, und obwohl es nicht der Standard ist, starten alle meine Notizbücher mit dieser Umgebung, und das Löschen verursacht einen internen Fehler.
Graphlab wird nicht von python3 unterstützt. Installieren Sie Python 2.7 wie in Ссылка
Nun, ich denke, der Thread ist tot.
Nachdem ich ein paar Mal mit Un / Neuinstallationen herumgebastelt habe, kann ich "import graphlab" nur noch zuverlässig aktivieren, indem ich dato-env manuell aktiviere. Öffnen Sie Ihr Terminal und geben Sie den folgenden Befehl ein:
%Vor% Schließen Sie vorher alle Jupyter-Notebooks. Ich stelle fest, dass Dato-env in Kraft ist, wenn sich meine Bash-Eingabeaufforderung zu: (dato-env) pydev@smruti:~$
Versuchen Sie jetzt auf Ihrem Jupyter-Notebook, import graphlab auszuführen, dies wird ausgeführt, ohne dass ein Importfehler angezeigt wird.
Hoffe das hilft !!
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