プロジェクトのgithubアドレス：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
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0.まえがき
MacOSにxgboostをインストールしていませんが、最近、仕事の都合でMacOSにxgboostをインストールしたいと思います。
とてもシンプルなことだと思いましたが、少しひねりがかかるとは思っていなかったので、特別に録音しました
1.直接インストールに失敗しました
最初に直接使用してください
pin install xgboost
インストールプロセスに問題はありません。しかし、インストールが完了した後、使用中に問題が発生しました。
import xgboost as xgb
xgboostをインポートした後、エラーを直接報告してください
xgboost.core.XGBoostError: XGBoost Library (libxgboost.dylib) could not be loaded.
Likely causes:
* OpenMP runtime is not installed (vcomp140.dll or libgomp-1.dll for Windows, libgomp.so for UNIX-like OSes)
* You are running 32-bit Python on a 64-bit OS
....
理由を確認したところ、一般的な理由は次のとおりです
。Xgboostモデル自体がマルチスレッド操作をサポートしています。つまり、トレーニングに複数のCPUスレッドが使用されています
が、デフォルトのApple Clangコンパイラはopenmpをサポートしていないため、デフォルトを使用します。コンパイラはマルチスレッドを無効にします。
2.ソリューション1
インターネットでもう一度ソリューションを検索しました。ほとんどのルーチンは次のようなものです。
最初にhomebrewをアップグレードし、次にhomebrewを介してより高いバージョンのgccをインストールし、次にgitclone xgboostソースコードに移動し、ソースコードをビルドしてからインストールします。
自作のアップグレードであろうと、gcc、gitcloneソースコードのインストールであろうと、すべてのステップは空と同じくらい難しいことがわかりました、古い人々は理解しています。
ですから、これは実行可能な方法ですが、地獄の難しさと呼ぶことができるので、私はただあきらめました。
3.ソリューション2
検索中に、老人が問題を解決するためのコード行を直接提供していることがわかりました。
conda install py-xgboost
方法がシンプルで失礼で使いやすいことを反映した投稿がいくつかあるので、試してみるという考えで試してみました。
その結果、condaはリンクを削除しました。
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
......
4.コンダチェーンを接続します
コンダの問題は明らかにソースの問題です。もう一度ため息をつくしかありませんでした...
長い間検索した後、N個のソースを試しましたが、どれも機能しないことがわかりました。
最後に、清華オープンソースミラーステーションのアナコンダページを注意深く読み、試してみるという精神で、公式Webサイトの構成をローカルの.condarcファイルに貼り付けます。
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
清華オープンソースミラーステーションのアナコンダリンク：
清華アナコンダミラー
ここを見るのは実は少し感動的で、国内のIT業界は本格化していますが、この重要で基本的なことは、実は自発的に維持している小学生です...
5.完了です
conda設定を変更した後、インストールコマンドを実行します
conda install py-xgboost
完了したら、xgb関連のコードをローカルで実行できます。
後で、このpy-xgboostの何が特別なのかを少し調べる時間があります。