安装指南

版本需求

  • Python 3: HyperTS需要Python版本为3.7或者3.8。

  • Tensorflow >=2.0.0, HyperTS的深度学习模式基于Tensorflow2实现。

pip安装

pip install hyperts

conda安装

conda install -c conda-forge hyperts

注意事项

1.1 HyperTS(version < 0.2.0)依赖prophet, 在使用``pip``安装hyperts时, 建议您使用 conda 先来安装 prophet, 然后再安装 hyperts:

conda install -c conda-forge prophet==1.0.1
pip install hyperts

1.2 自HyperTS 0.2.0版本，hyperts放宽了prophet的版本(兼容了prophet==1.1.1), 因此可以安装 hyperts 而不需先使用 conda 安装 prophet:

pip install hyperts

  1. Tensorflow对于HyperTS是可选依赖。当您深度学习及神经架构搜索模式时, 可手动安装 tensorflow, 例如:

conda install -c conda-forge prophet==1.0.1
pip install hyperts tensorflow

或

conda install -c conda-forge hyperts
pip install tensorflow

  1. 如果您的设备支持GPU, 您可以手动安装 tensorflow-gpu 版本来给深度学习模型加速。

  2. 如果您使用hyperts时在深度学习模式下运行出现错误:

Frappe installation error "AttributeError: module 'pyparsing' has no attribute 'downcaseTokens'".

建议您控制 pyparsing 版本小于或等于2.4.7。

  1. 在使用 tensorflow 时, 也许会遇到如下一些问题:

NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (gru_1/strided_slice:0) to a numpy array.
This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported.

您可以注意一下 numpy 版本和正在使用的 tensorflow 版本的兼容性, 适当降低 numpy 版本(如1.19.5), 也许会避免不必要的调试。

  1. 在使用 stats 模型做单变量预测时，也许会遇到如下一些问题:

ValueError: In models with integration (d > 0) or seasonal integration (D > 0)...

建议您检查 statsmodels 的版本并控制其版为0.12.1。