我发现Colab预装的库和AWS Sagemaker预定义的内核都很方便,但当我收集
我最近发现了watermark,它部分解决了这个问题。尽管如此,为了使这个解决方案完美,它仍然有两个问题,我将在下面举例说明,您可以在Colab中轻松重现这些问题。
这将返回正确的输出,例如
requirements.txt
文件时,这种便利性变得非常恼人,因为我最终会得到许多我实际上没有在项目中使用过的库。我知道我可以在一开始就创建虚拟环境,但我想知道是否有一种避免它的方法。我最近发现了watermark,它部分解决了这个问题。尽管如此,为了使这个解决方案完美,它仍然有两个问题,我将在下面举例说明,您可以在Colab中轻松重现这些问题。
!pip install fastai --upgrade
!pip install voila
!jupyter serverextension enable voila --sys-prefix
!pip install watermark
from fastai.vision.all import *
from fastai.vision.widgets import *
%load_ext watermark
%watermark --iversion
由于我没有运行import fastai并将voila作为扩展加载,因此输出中既没有fastai
也没有voila
。
%watermark -p fastai
这将返回正确的输出,例如
fastai
,但我希望能够自动生成,而无需手动检查缺失的软件包。
anaconda
? - merv