Kernel环境如何安装第三方库

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随着Kaggle平台上Kernel环境更加完善,因此越来越多的比赛选择使用Kernel来进行提交。Kernel是一个运行环境,可以用来训练模型,也可以用来提交代码。

但是Kernel环境有很多运行限制,如下图:

Kernel环境如何安装第三方库

其中最主要的就是Kernel在提交时候,不能联网,不能安装第三方库。那么我们如何在Kernel中使用一些必备的库呢?本文将给出三种方法,帮你解决这个烦恼。

01 复制代码到Kernel中


     
假如你只是使用到了第三方库的很小的一部分,而且这部分代码不是很复杂,那么建议你可以直接把这部分代码复制到Notebook中,然后就可以剔除引用。  

02 从Dataset中pip


在Kernel赛中是可以自定义数据集的,因此我们可以将库的whl安装包上传到Dataset,然后从Dataset路径下进行pip。  
需要注意的是,此时需要忽略依赖包:  
pip XX.whl --no-deps
   

03 从Dataset中import


     
另一种方法是将需要安装的库的源代码,也放到Dataset中一起上传,然后从Dataset的路径中进行import。  
做法如下:  
import ossys.path.insert(0, "../input/YourDataset")
import XX

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