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我有一个包含许多文件夹的git存储库,其中一个是可以用pip安装的python模块,如下所示:

repo.git/
repo.git/folder1/
repo.git/folder2/
repo.git/mymodule/
repo.git/mymodule/__init__.py
repo.git/mymodule/setup.py
repo.git/mymodule/...

现在我必须执行以下安装:

git clone http://server/repo.git
cd repo
pip install mymodule
cd ..
rm -rf repo

是否可以直接使用pip安装模块而无需明确克隆？

我试过了:

pip install git+https://server/repo.git/mymodule/
pip install git+https://server/repo.git:mymodule/

但我得到:

IOError: [Errno 2] No such file or directory: '/tmp/pip-88tlLm-build/setup.py'

我正在开发一个项目,需要从包sklearn中获得一些不同的功能.我已经分配了回购并推动了我的改变.我知道我可以通过pip从github安装:

pip install git+git://github.com/wdonahoe/scikit-learn-fork.git@master

然后我可以用setup.py安装包:

python setup.py install

但是,我对此步骤后要做什么感到困惑.运行setup.py会在.../dist-packages /中创建一些.egg-info文件夹和.egg-links文件,但我不确定如何处理它们.理想情况下,我想在.../projects/my_project中进入我的项目并说出类似的内容

from sklearn-my-version import <stuff> 

或者用它来切换它

from sklearn import <stuff>

我也有点困惑,因为在这个问题上有很多资源提到使用easy_install,我认为pip被替换了.

当我尝试pandas从我的conda虚拟环境中卸载时,我发现它还尝试卸载更多包:

$ conda uninstall pandas
Using Anaconda Cloud api site https://api.anaconda.org
Fetching package metadata: ....
Solving package specifications: .........

Package plan for package removal in environment /Users/amelio/anaconda/envs/py35:

The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    dask-0.7.6                 |           py35_0         276 KB

The following packages will be REMOVED:

    blaze:       0.10.1-py35_0
    odo:         0.5.0-py35_1
    pandas:      0.18.1-np111py35_0
    seaborn:     0.7.0-py35_0
    statsmodels: 0.6.1-np111py35_1

The following packages will be DOWNGRADED:

    dask:        0.10.1-py35_0      --> 0.7.6-py35_0

Proceed ([y]/n)?

我想卸载pandas 只,而不是有别的降级.

据我所知,这些包都依赖 …

几周前我在GitHub上安装了scikit-learn:

pip install git+git://github.com/scikit-learn/scikit-learn@master

我去了GitHub,从那以后主分支发生了一些变化.

如何更新我的本地安装scikit-learn？

我试过pip install scikit-learn --upgrade但是我得到了:

Requirement already up-to-date
Cleaning up ...

对于我的 Python 项目，我使用 conda 环境文件来确保所有开发人员和部署都有类似的环境。我的项目需要将特定版本的私有存储库包含在环境中。为了在我的开发服务器上部署，应该从存储库的开发分支安装该包。对于生产环境的部署，应使用 master 分支。由于它们在同一台服务器上运行，因此环境也需要具有不同的名称。

所以我想要的是：

• 名为“master_env”的环境，从 @master 分支安装私有包
• 名为“development_env”的环境，从@development分支安装私有包

给定以下环境文件，有什么方法可以实现这一目标吗？我想在安装这个环境时是否可以传递参数/变量这将是一个解决方案，但我找不到它是否/如何工作。

环境.yml：

name: conda_env
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - python==3.6.4
  - pandas==0.22.0
  - pip:
    - git+https://url.com/private_repo.git@development

在这种情况下，最佳做法是什么？

我在 GitLab 存储库上创建了一个自定义 python 包，我可以在本地终端中使用以下 pip 命令成功安装<>该包（带有 的术语表示在运行命令之前需要替换的变量）：

pip install <packagename> --extra-index-url https://<access_token_name>:<access_token>@gitlab.com/api/v4/projects/24/packages/pypi/simple

但是，我的限制是我需要从使用conda.yaml文件创建的 anaconda 环境安装此包。该文件的示例如下所示。

name: test
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - pip
  - pip:
    - pandas==1.2.4
    - numpy==1.20.2

我的问题：如何将自定义包添加到conda.yaml？似乎conda.yaml允许以格式指定依赖项<packagename>==<package_version>，但不允许使用pip install像上面这样的自定义命令。

我尝试添加- "--extra-index-url https://<access_token_name>:<access_token>@gitlab.com/api/v4/projects/24/packages/pypi/simple"到依赖项（作为 下的项目- pip:），然后可以使用 成功创建 conda 环境conda env create -f conda.yaml，即执行此命令时没有错误消息。但是，我的软件包<packagename>实际上并未安装，即它没有列出conda list，并且无法导入该软件包（激活新环境后）。

我正在尝试创建一个简单的环境：

channels:
- rdonnelly
- bioconda
- anaconda
- r
- conda-forge
- defaults

dependencies:
- bioconda::bioconductor-mixomics>=6.16
- free::fonts-continuum
- rstudio

mamba env create -f my_env.yaml -n some_env，之后我发现包裹丢失：

Looking for: ["bioconda::bioconductor-mixomics[version='>=6.16']", 'free::fonts-continuum', 'rstudio']


Encountered problems while solving:
  - package rstudio-1.0.153-1 requires qt 5.6.*, but none of the providers can be installed

但是，我可以看到它qt存在于conda-forge：

mamba search conda-forge::qt

# returns
Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel             
qt                             4.8.7      ha8c56c7_9  conda-forge         
qt                             5.6.2   hbe13537_1012  conda-forge         
qt                             5.6.2 …

根据Keras 文档，fit 需要一个validation_freq参数：

validation_freq：仅在提供验证数据时相关。整数或列表/元组/集合。如果是整数，则指定在执行新的验证运行之前要运行多少个训练纪元，例如，validation_freq=2 每 2 个纪元运行验证。如果列表、元组或集合指定要运行验证的时期，例如，validation_freq=[1,2,10] 在第 1、2 和 10 时期结束时运行验证。

result = model.fit( X_train, Y_train, epochs=2000, verbose=1, validation_data=(X_test,Y_test), validation_freq=10) # , validation_split=0.2

这引发了：

File "/Users/george/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 942, in fit
raise TypeError('Unrecognized keyword arguments: ' + str(kwargs))
TypeError: Unrecognized keyword arguments: {'validation_freq': 10}

使用Keras2.1.6-tf。此后是否已添加此参数？

如果是这样，如何为 Anaconda 更新 Keras？我试过：

> conda update keras
Collecting package metadata: done
Solving environment: done

# All requested packages already installed.