时序算法项目—tsai项目使用简介+jupyter使用配置

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参考资料

导读

最近在看时序分类相关内容。GitHub上发现一个有用的集成项目：tsai

可以看到这个项目不仅可以做时序分类，还可以做回归预测等。并且支持现在主流的大部分时序处理的算法：

从参考资料下载项目代码后，在tutorial_nbs里有官方的详细的指导教程，跟着指导教程学就可以。这里的指导教程用的是jupyer notebook，也是ipynb格式的文章，我的开发环境是免费的pycharm所以不能直接在开发环境里运行ipynb文件。
在学习之前，pip install tsai需要安装一下tsai库

juperter使用配置

大家的python的虚拟环境应该都是用conda管理的吧，如果不是，建议下载一下conda，通过conda来管理虚拟环境比较方便。安装过conda一般都会自动配置jupyter notebook。conda的安装这里就不叙述了。Window+R调出运行界面，输入cmd，然后在命令运行框里直接输入jupyter notebook，点击回车。


然后电脑就会跳出下面的一个网页端的页面。上面画红线的这个可以用在colab连接本地电脑的时候。colab是谷歌的在线的jupyter。这里顺带提一下。pass掉

打开的界面如下

然后按下图操作，点击upload，找到要打开的ipynb文件，然后加载后点开对应的文件。

这时候你发现直接run，会提示你 不存在XX模块，这是因为你虽然进来了，但是你的文件没有配置你需要的对应的编译器。

我的项目是在自己命名的torch的这个环境里，是在conda下管理的虚拟环境。点击Kernel如图中画框部分可选择自己需要的环境。
有同学可能会发现这里面没有自己的环境，那是因为你的环境还没有跟jupyer连接。

虚拟环境连接jupyter

简单来说就是先在命令运行框下激活需要连接的环境，然后通过一行代码直接连接。
通过conda env list查看conda管理下的所有虚拟环境

激活需要连接的环境

conda activate * 

然后连接上

python -m ipykernel install --name * 

这时候就可以切换环境了