

オライリー社の"実践 時系列解析"という本で学習を進めています。  
この本のgithubリンクです -> <https://github.com/PracticalTimeSeriesAnalysis/BookRepo>

一番下に添付したコードの通り、この本ではエポックごとに更新される重みと結果を記録する管理システムとしてperfライブラリの
`perf.write_val()` を用いているのですが、perfライブラリのインストールがうまくいきません。

まず、そのまま`import perf`を実行すると、`no module named`となるので

[code]

    !pip install perf
    
[/code]

とgoogle colab上で実行するのですが、その際

[code]

    Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/
    ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement perf (from versions: none)
    ERROR: No matching distribution found for perf
    
[/code]

と表示されてしまい、インストールがうまく進みません。

pipのバージョンによるインストールの失敗かと考え、

[code]

    python3 -m pip install --upgrade pip
    
[/code]

と実行し最新のバージョンで再度試しましたが、うまくいきませんでした。

・実際に実行しようとしたコード  
<https://github.com/PracticalTimeSeriesAnalysis/BookRepo/blob/master/Ch10/ForecastingElectricity.ipynb>

[code]

    ################
    ## TRAINING ##
    ################
    
    def train(symbol, iter_train, valid_iter, iter_test,
              data_names, label_names,
              save_dir, gpu):
        ## save training information/results 
        if not os.path.exists(SAVE_DIR):
            os.makedirs(SAVE_DIR)
        printFile = open(os.path.join(SAVE_DIR, 'log.txt'), 'w')
        def print_to_file(msg):
            print(msg)
            print(msg, file = printFile, flush = True)
        ## print_to_file(args) ## preserve configuation to enable hyperparameter optimization
        ## archiving results header
        print_to_file('Epoch     Training Cor     Validation Cor')
    
    
        ## storing prior epoch's values to set an improvement threshold
        ## terminates early if progress slow
        buf     = RingBuffer(THRESHOLD_EPOCHS)
        old_val = None
    
        ## mxnet boilerplate
        ## defaults to 1 gpu of which index is 0
        ##devs = [mx.gpu(gpu)]
        devs   = mx.cpu()
        module = mx.mod.Module(symbol,
                               data_names=data_names,
                               label_names=label_names,
                               context=devs)
        module.bind(data_shapes=iter_train.provide_data,
                    label_shapes=iter_train.provide_label)
        module.init_params(mx.initializer.Uniform(0.1))
        module.init_optimizer(optimizer='adam',
                              optimizer_params={'learning_rate': LR})
    
        ## training
        for epoch in range( N_EPOCHS):
            iter_train.reset()
            iter_val.reset()
            for batch in iter_train:
                module.forward(batch, is_train=True) # compute predictions
                module.backward()                    # compute gradients
                module.update()                      # update parameters
    
            ## training results
            train_pred  = module.predict(iter_train).asnumpy()
            train_label = iter_train.label[0][1].asnumpy()
            train_perf  = perf.write_eval(train_pred, train_label,
                                          save_dir, 'train', epoch)
    
            ## validation results
            val_pred  = module.predict(iter_val).asnumpy()
            val_label = iter_val.label[0][1].asnumpy()
            val_perf = perf.write_eval(val_pred, val_label,
                                       save_dir, 'valid', epoch)
    
            print_to_file('%d         %f       %f ' % (epoch, train_perf['COR'], val_perf['COR']))
            
            if epoch > 0:                                # if we don't yet have measures of improvement, skip
                buf.append(val_perf['COR'] - old_val) 
            if epoch > 2:                                # if we do have measures of improvement, check them
                vals = buf.get()
                # print(vals)
                # print(COR_THRESHOLD)
                vals = [v for v in vals if v != 0]
                if sum([v < COR_THRESHOLD for v in vals]) == len(vals):
                    print_to_file('EARLY EXIT')
                    break
            old_val = val_perf['COR']
                    
        ## testing
        test_pred  = module.predict(iter_test).asnumpy()
        test_label = iter_test.label[0][1].asnumpy()
        test_perf = perf.write_eval(test_pred, test_label, save_dir, 'tst', epoch)
        print_to_file('\n TESTING PERFORMANCE')
        print_to_file(test_perf)
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2023-01-09T17:12:14.430
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question
python google-colaboratory pip
Google Colabにperfライブラリのインストールができない