使用 Scikit-learn 谷歌应用引擎

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用 Scikit-learn 谷歌应用引擎

【英文标题】：Using Scikit-learn google app engine

【发布时间】：2016-06-29 12:08:31

【问题描述】：

我正在尝试在谷歌应用引擎上部署一个 python2.7 应用程序。它使用了几个模块，如 numpy、flask、pandas 和 scikit-learn。虽然我能够安装和使用其他模块。在项目的 lib 文件夹中安装 scikit-learn 会出现以下错误：-

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“/base/data/home/runtimes/python27/python27_lib/versions/1/google/appengine/runtime/wsgi.py”，第 240 行，在句柄处理程序中= _config_handle.add_wsgi_middleware(self._LoadHandler()) 文件“/base/data/home/runtimes/python27/python27_lib/versions/1/google/appengine/runtime/wsgi.py”，第 299 行，在 _LoadHandler 处理程序中，路径，错误 = LoadObject(self._handler) 文件“/base/data/home/runtimes/python27/python27_lib/versions/1/google/appengine/runtime/wsgi.py”，第 85 行，在 LoadObject obj = __import__(path[0 ]) 文件“/base/data/home/apps/s~category-prediction-1247/v1.391344087004233892/deploynew.py”，第 6 行，导入 sklearn 文件“/base/data/home/apps/s~category -prediction-1247/v1.391344087004233892/lib/sklearn/__init__.py”，第 56 行，来自 .导入 __check_build 文件“/base/data/home/apps/s~category-prediction-1247/v1.391344087004233892/lib/sklearn/__check_build/__init__.py”，第 46 行，在 raise_build_error(e) 文件“/base/data /home/apps/s~category-prediction-1247/v1.391344087004233892/lib/sklearn/__check_build/__init__.py"，第 41 行，在 raise_build_error %s""" % (e, local_dir, ''.join(dir_content ).strip(), msg)) ImportError: dynamic module does not defined init function (init_check_build) ___________________________________________________________________________ /base/data/home/apps/s~category-prediction-1247/v1.391344087004233892/lib/sklearn/__check_build的内容: setup.pyc __init__.py _check_build.so setup.py __init__.pyc ___________________________________________________________________________ scikit-learn 好像没有正确构建，如果你已经从源码安装了 scikit-learn，请不要忘记在使用前构建包：在源目录中运行python setup.py install 或make。如果你已使用安装程序，请检查它是否适合您的 Python 版本、操作系统和平台。

他们有在谷歌应用引擎上使用 scikit-learn 的任何方式吗？

【问题讨论】：

App 引擎出现此错误。我能够在我正在部署的存储库的 lib 文件夹中使用 pip install -t lib scikit-learn 成功安装 Scikit-learn

【参考方案1】：

Scikit-learn 现在可以在 App Engine 柔性环境中使用。

sklearn 只需在requirements.txt 文件中指定为依赖项即可。

有关如何在 App Engine 上提供 sklearn 模型的代码示例，请参阅此 repo。

【讨论】：

我想它现在也可以在新的 Appengine Standard Python3.7 环境中使用，就像 flex 一样，它没有传统 App Engine 的沙盒限制。

我还没有测试过。看到会很有趣。谢谢指出

【参考方案2】：

App Engine 的 Python 2.x 标准环境似乎不支持 sci-kit learn，在这种情况下，使用托管虚拟机是首选解决方案。看this bug的分辨率。

另请参阅this similar question 了解另一种替代方法。

【参考方案3】：

新发布的第二代 Python 3.7 标准环境（实验性）可以运行所有模块。不过，它仍处于测试阶段。