安装#
GluonTS 可以通过 PyPi 获取
pip install gluonts
注意
GluonTS 使用 语义化版本控制 来管理版本。由于该库正在积极开发中，我们将 v0 用作主要版本。
我们计划在每个季度末发布一个新的次要版本。当前的计划发布可以在 GitHub 上找到。
版本保证
重大更改只会在新的次要版本中引入。当前版本的错误修复和次要改进会按需发布。
对于生产环境使用，我们建议在安装 GluonTS 时限制版本
pip install gluonts==0.12.*
可选和额外的依赖项#
重要
GluonTS 使用最小依赖模型。
这意味着要使用大多数模型和功能，需要安装额外的依赖项。
Python 有 额外依赖项 (extras) 的概念，这些依赖项是可选安装的，用于解锁包的某些功能。
安装包时，它们通过 [...] 在包名称后、版本规范前传递
pip install "some-package[extra-1,extra-2]==version"
我们在 GluonTS 中大量使用可选依赖项，以保持所需依赖项的数量最少。为了仍然允许用户选择启用某些功能，我们提供了许多额外依赖项。
例如，我们支持使用 Apache Arrow 读取和写入基于 Arrow 和 Parquet 的数据集。然而，这是一个庞大的依赖项，尤其是在不需要它的情况下。因此，我们提供了 arrow 额外依赖项，它会安装所需的包，并且可以通过以下方式轻松启用
pip install "gluonts[arrow]"
模型#
PyTorch#
使用 PyTorch 编写的模型可以通过 gluonts.torch 子包获取。
除了 PyTorch，我们还需要安装 PyTorch Lightning。
这两个所需的依赖项都包含在 torch 额外依赖项中
pip install "gluonts[torch]"
MXNet#
基于 MXNet 的模型需要安装特定版本的 mxnet。
注意
MXNet 为 CPU 和 GPU 使用提供了不同的包。请参考其文档来选择适合您用例的正确版本。
mxnet 额外依赖项将安装仅支持 CPU 的版本
pip install "gluonts[mxnet]"
数据集#
JSON#
由于 Python 内置的 json 包已知相对较慢，如果可用，我们使用更快的实现：orjson（推荐）和 ujson。
您可以通过以下方式安装 orjson
pip install orjson
提示
如果未安装 orjson 或 ujson，GluonTS 会发出警告。不同的实现之间没有功能差异，但特别是在处理大型数据集时，依赖默认的 json 包会显著影响性能。
Arrow#
GluonTS 支持使用 PyArrow 的 Parquet 文件。
此外，也支持 arrow 的自定义数据格式。
要使用这些，请安装 pyarrow 包或使用 arrow 额外依赖项
pip install "gluonts[arrow]"