Darts时间序列分析库安装指南

Darts时间序列分析库安装指南

darts A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/darts

前言

Darts是一个功能强大的Python时间序列分析库，提供了从传统统计方法到深度学习的多种预测模型。本文将详细介绍如何在不同环境下安装Darts及其可选组件，帮助开发者快速搭建时间序列分析环境。

安装方式选择

Darts提供了多种安装方式，开发者可以根据自身需求选择：

1. PyPI安装：适合大多数Python开发者
2. conda安装：适合使用Anaconda/Miniconda的开发者
3. Docker安装：适合需要快速部署完整环境的开发者

PyPI安装方式

基础安装

最基本的安装方式只包含核心功能，不包含神经网络模型和部分可选依赖：

pip install darts

如果安装失败，通常是由于PyTorch依赖问题，建议先按照PyTorch官方文档安装适合你系统的PyTorch版本，再尝试安装Darts。

可选安装包

Darts提供了多个可选安装组合：

1. 完整安装（包含所有模型）：

   pip install "u8darts[all]"
   

2. 仅核心功能（不包含神经网络、Prophet、LightGBM和CatBoost）：

   pip install u8darts
   

3. 核心+传统模型（包含Prophet、LightGBM和CatBoost，不包含神经网络）：

   pip install "u8darts[notorch]"
   

4. 核心+神经网络（包含PyTorch）：

   pip install "u8darts[torch]"
   

Conda安装方式

环境准备

首先创建并激活conda环境（以Python 3.10为例）：

conda create --name darts-env python=3.10
conda activate darts-env

可选安装包

conda提供了与pip类似的安装选项：

1. 完整安装：

   conda install -c conda-forge -c pytorch u8darts-all
   

2. 仅核心功能：

   conda install -c conda-forge u8darts
   

3. 核心+传统模型：

   conda install -c conda-forge u8darts-notorch
   

4. 核心+神经网络：

   conda install -c conda-forge -c pytorch u8darts-torch
   

可选依赖安装

从0.25.0版本开始，默认安装不再包含Prophet、CatBoost和LightGBM依赖，如需使用这些模型需要单独安装。

Prophet安装

Prophet需要1.1.1或更高版本：

pip install prophet

CatBoost安装

CatBoost需要1.0.6或更高版本：

pip install catboost

LightGBM安装

LightGBM需要3.2.0或更高版本：

pip install lightgbm

GPU支持

Darts的神经网络模型基于PyTorch实现，如需GPU支持，需要先安装CUDA工具包，然后安装对应版本的PyTorch。

Docker安装方式

Darts提供了预配置的Docker镜像，包含所有依赖项。

拉取镜像

docker pull unit8/darts:latest

运行容器

以交互模式运行：

docker run -it -p 8888:8888 unit8/darts:latest bash

启动Jupyter Lab

在容器内启动Jupyter服务：

jupyter lab --ip 0.0.0.0 --no-browser --allow-root

启动后，将容器提供的URL复制到浏览器即可访问Jupyter环境。

常见问题

1. 安装失败：通常是由于PyTorch依赖问题，建议先单独安装PyTorch
2. GPU不可用：检查CUDA版本与PyTorch版本是否匹配
3. Prophet安装问题：可能需要先安装系统依赖，如gcc等

结语

本文详细介绍了Darts时间序列分析库的各种安装方式，开发者可以根据项目需求选择最适合的安装组合。对于生产环境，推荐使用conda或Docker方式以确保环境一致性；对于快速原型开发，pip安装更为便捷。

darts A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/darts