pip
Ausgabe von pip --help
Basisdaten
Erscheinungsjahr
2008
Aktuelle Version
21. 1. 2 [1] ( 23. Mai 2021)
Betriebssystem
Plattformunabhängig
Programmiersprache
Python
Kategorie
Paketverwaltung
Lizenz
MIT-Lizenz
deutschsprachig
nein
pip ist ein Paketverwaltungsprogramm für Python -Pakete aus dem Python Package Index ( PyPI). Der Name "pip" ist ein rekursives Akronym und steht für "pip installs packages". [2]
Zu Beginn wurde das Projekt "pyinstall" genannt. [3]
Beziehung zu easy_install [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Das Python-Paketverwaltungsprogramm easy_install wurde mit Setuptools eingeführt. pip wurde entwickelt, um easy_install zu verbessern. [4]
PyPI [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Der Python Package Index (PyPI) ist der zentrale Paketpool und umfasste Anfang 2017 um die 100. 000 Pakete. Was ist der Unterschied zwischen "pip install" und "python -m pip install"? - ViResist. [5] Entwickler können nach einer Registrierung Module hochladen und so anderen Benutzern zur Verfügung stellen. Im April 2018 wurde eine neue, komplett verbesserte Webseite freigeschaltet.
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Oder willkommen zurück im HÖLLE der VERSIONIERUNG & ABHÄNGIGKEITEN 🙁
Ich war es gewohnt zu tippen pip() install wenn ich ein Paket installieren möchte. Aber ich bekomme Probleme, wenn ich versuche, das Paket Pillow zu installieren. Es bricht jedes Mal mit einer Fehlermeldung ab. Heute versuche ich es erneut python -m pip install Copy&Paste aus der Anleitung und es funktioniert. Bevor ich es ignoriert und pip eingetippt habe…. Weil ich dachte, es ist dasselbe. Ich fange an, etwas tiefer in Pip einzutauchen und finde diese Frage/Antwort. Nach einer Weile stellte ich fest, dass das Skript aufruft. Ich kämpfe mit der Installation des Pakets Pillow. #!. # EASY-INSTALL-ENTRY-SCRIPT: 'pip==19. 0. Pip-, Basics- und Python-Paketverwaltung | Ubunlog. 3', 'console_scripts', 'pip3'
__requires__ = 'pip==19. 3'
import re
[0] = (r'(|)? $', '', [0])
(
load_entry_point('pip==19. 3', 'console_scripts', 'pip3')())
Ich war etwas überrascht, dass immer noch die alte Version 19. 3 des Pakets verwendet und nicht die neu installierte Version 21. 1. Ich habe die beiden Versionsstrings von Hand auf 21.
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Captum
Wie auf dem GitHub-Repository dieses Projekts vermerkt, bedeutet das Wort Captum im Lateinischen "Verstehen". Wie auf der Repository-Seite und anderswo beschrieben, ist Captum "eine Modellinterpretationsbibliothek für PyTorch". Sie enthält eine Vielzahl von gradienten- und störungsbasierten Attributionsalgorithmen, die zur Interpretation und zum Verständnis von PyTorch-Modellen verwendet werden können. Sind einmal verfügbare Libraries bei Python für immer verfügbar? (Computer, Programmieren). Sie bietet auch eine schnelle Integration für Modelle, die mit domänenspezifischen Bibliotheken wie torchvision, torchtext und anderen erstellt wurden. Abbildung 3 zeigt alle Attributionsalgorithmen, die derzeit von Captum unterstützt werden. Abbildung 3. Captum-Attributionsalgorithmen im Tabellenformat. Quelle: IDG
PyTorch Geometric (PyG)
PyTorch Geometric (PyG) ist eine Bibliothek, die Datenwissenschaftler und andere nutzen können, um neuronale Graphen- Netzwerke für Anwendungen im Zusammenhang mit strukturierten Daten zu schreiben und zu trainieren. Wie auf seiner GitHub-Repository-Seite erläutert:
PyG bietet Methoden für Deep Learning auf Graphen und anderen unregelmäßigen Strukturen, auch bekannt als geometrisches Deep Learning.
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Wenn wir wollen Entfernen Sie alle installierten Python-Pakete mit dem Paketmanager werden wir ausführen:
pip freeze | xargs pip uninstall -y
Hilfe
An dieser Stelle haben wir eine Vorstellung vom Python-Paketmanager und seiner Verwendung. Dies ist jedoch nur die Spitze des Eisbergs von allem, was wir tun können. Für weitere Details und ausführliche Informationen können wir die konsultieren offizielle Dokumentation und den Hilfeabschnitt Hinzufügen -Hilfe auf den Namen des Dateimanagers. Der Inhalt des Artikels entspricht unseren Grundsätzen von redaktionelle Ethik. Was ist pip python pdf. Um einen Fehler zu melden, klicken Sie auf hier. Diese können Sie interessiert
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[6]
Sicherheit [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Im September 2017 wurde bekannt, dass der Paketindex anfällig für Typosquatting war. Das ermöglichte die Registrierung von Paketnamen, die bereits mit der Python- Standardbibliothek ausgeliefert werden. Mehrere Untersuchungen (u. a. durch den slowenischen CERT) wiesen darauf hin und fanden Pakete mit Schadcode. [7] [8]
Betroffen waren 10 Bibliotheken, die mit abgewandelten Bezeichnungen wie "crypt" statt "crypto", "pwd" statt "pwdhash" oder "urllib" statt "urllib3" im Paketindex vorhanden waren. Was ist pip python google. Allerdings wurde kein schädlicher Code ausgeführt, sondern nur Informationen zum Benutzer, dem Paketnamen und dem Hostnamen an einen Server gesendet. [9]
Die betroffenen Pakete wurden kurz vor der Veröffentlichung des Fehlers durch das slowenische CERT vom PyPI-Team entfernt. [10]
Weblinks [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Offizielle Website
Python Package Index
Einzelnachweise [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
↑ Release 21. 2. 23. Mai 2021 (abgerufen am 21. Juni 2021).
000 Sterne. Dieser Artikel gibt einen Überblick über PyTorch, einschließlich neuer Funktionen in PyTorch 1. 10 und einer kurzen Anleitung für den Einstieg in PyTorch. Die Evolution von PyTorch
Schon früh fühlten sich Akademiker und Forscher zu PyTorch hingezogen, weil es für die Modellentwicklung mit Grafikprozessoren (GPUs) einfacher zu verwenden war als TensorFlow. PyTorch ist standardmäßig auf den Eager Execution Mode eingestellt, was bedeutet, dass seine API-Aufrufe ausgeführt werden, wenn sie aufgerufen werden, anstatt einem Graphen hinzugefügt zu werden, um später ausgeführt zu werden. TensorFlow hat inzwischen seine Unterstützung für den Eager-Execution-Modus verbessert, aber PyTorch ist in der akademischen und Forschungsgemeinschaft immer noch sehr populär. PyTorch ist mittlerweile produktionsreif und erlaubt es, mit TorchScript einfach zwischen Eager- und Graphmodus zu wechseln und mit TorchServe den Weg zur Produktion zu beschleunigen. Was ist pip python code. Das torch. distributed Backend ermöglicht skalierbares verteiltes Training und Leistungsoptimierung in Forschung und Produktion, und ein reichhaltiges Ökosystem von Tools und Bibliotheken erweitert PyTorch und unterstützt die Entwicklung in den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing und mehr.