Recomendamos usar Anaconda , que agrupa la mayoría de los paquetes necesarios. Recomendamos Anaconda para Python 3.6.x ya que Python 2.7 pronto dejará de ser compatible.
Después de instalar Anaconda, haga lo siguiente en caso de que el equipo tenga Linux u OSX
Pyton 3
En Ubuntu, ejecútelo sudo apt-get install python3-tk
antes de intentar instalar NILMTK para Python 3.
Instalar en Ubuntu como variantes de Linux (basado en Debian) u OSX
NB: El siguiente procedimiento es para variantes de Linux similares a Ubuntu (basadas en Debian). Adáptese en consecuencia para su sistema operativo. También recibiríamos instrucciones de instalación para otros sistemas operativos.
Procedimiento de instalación experimental pero probablemente más fácil para Unix u OSX
En esta sección describiremos un procedimiento de instalación rápido y simple, pero poco probado. . Las instrucciones antiguas de Unix y OSX están más abajo en esta página si necesita probarlas.
Instale git, si es necesario:
sudo apt-get install git
Descargar NILMTK:
cd ~ git clone https://github.com/nilmtk/nilmtk.git cd nilmtk
El siguiente paso usa conda-env para instalar un entorno para NILMTK, usando el archivo de environment.yml
texto de NILMTK para definir qué paquetes deben instalarse:
conda env create source activate nilmtk-env
A continuación, instalaremos nilm_metadata (aún no se puede instalar usando pip / conda):
cd ~ git clone https://github.com/nilmtk/nilm_metadata/ cd nilm_metadata; python setup.py develop; cd ..
Vuelva a cambiar a su directorio nilmtk e instale NILMTK:
cd ~/nilmtk python setup.py develop
Ejecute las pruebas unitarias:
nosetests
Luego, trabaje en NILMTK :). Cuando haya terminado, simplemente haga source deactivate
para desactivar el nilmtk-env.
Antiguo procedimiento de instalación para Unix u OSX
conda update --yes conda
- Instalar bibliotecas HDF5 y python-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev python-dev
sudo apt-get install git
- Instale pip y otras dependencias que podrían faltar en Anaconda
conda install --yes pip numpy scipy seis scikit-learn pandas numexpr pytables dateutil matplotlib networkx futuro
Tenga en cuenta que, si está utilizando pip
en lugar de conda
, elimine dateutil
y reemplace pytables
con tables
.
Tenga en cuenta también que hay un error en Pandas 0.17 que causa problemas graves con los datos donde el índice de fecha y hora cruza un límite de horario de verano. Como tal, no instale Pandas 0.17 para usar con NILMTK. Pandas 0.17.1 se lanzó el 20 de noviembre de 2015 e incluye una solución para este error. Asegúrese de instalar Pandas 0.17.1 o superior.
git clone https://github.com/nilmtk/nilm_metadata/ cd nilm_metadata python setup.py develop cd ..
- Instale psycopg2 Primero necesita instalar Postgres:
sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib sudo apt-get install postgresql-server-dev-all pip instalar psycopg2
pip install nose coveralls coverage git+https://github.com/hmmlearn/[email protected]#egg=hmmlearn
- ¡Por fin! Instalar NILMTK
git clone https://github.com/nilmtk/nilmtk.git cd nilmtk python setup.py develop cd..
- Si lo desea, también puede ejecutar pruebas NILMTK para asegurarse de que la instalación se haya realizado correctamente.
cd nilmtk nosetest Fuente https://github.com/nilmtk/nilmtk/blob/e5cc77e560d2520861a7ce3aec1f6feda4441c9e/docs/manual/user_guide/install_dev.md#install-on-ubuntu-like-linux-variants-debian-based-or-osx