Я построил модель глубокого обучения, которая использует для предварительной обработки пользовательскую библиотеку под названием Augmentor
, и я хотел бы включить ее при работе в облачной службе Watson Machine learning
.
Пока я использую обходной путь в своем коде, который использует pip
для установки библиотеки:
import pip
def install(package):
if hasattr(pip, 'main'):
pip.main(['install', package])
else:
pip._internal.main(['install', package])
try:
import Augmentor
except:
install("Augmentor")
import Augmentor
Я смотрю на интерфейс командной строки bx ml
, и язаметил, что есть командная строка bx ml generate-manifest libraries
, которая генерирует library.yml:
name: libraries_custom
description: custom libraries for scoring
version: '1.0'
platform:
name: python
versions:
- '3.5'
Я хотел бы знать, если это правильно, зачем объявлять пользовательские библиотеки, необходимые для запуска моего кода на WML?Я не могу найти документацию по этому вопросу нигде.