Evalml: evalml आयात पर टेक्स्ट फीचराइज़र चेतावनी

रेप्रो

import evalml

यहां स्टैक ट्रेस ।

मूल कारण

• get_importable_subclasses प्रत्येक घटक को प्रारंभ करने का प्रयास करता है
• यह आयात-समय पर चलता है क्योंकि हम अनुमानकों और घटकों की स्थिर सूची बनाने के लिए get_importable_subclasses का उपयोग करते हैं
• टेक्स्ट फीचराइज़र वर्तमान में एक चेतावनी उठाता है यदि कोई टेक्स्ट कॉलम नाम कंस्ट्रक्टर प्रदान नहीं किया जाता है

ऐसा लगता है कि आयात-समय पर चेतावनी देने से बचने के लिए हमें वह करना चाहिए जो हम कर सकते हैं।

एक फिक्स के लिए विचार

1. get_importable_subclasses द्वारा जेनरेट की गई सूचियों को रनटाइम पर जेनरेट करने के लिए अपडेट करें, इम्पोर्ट-टाइम पर नहीं। यानी घटक बर्तनों में

def _all_estimators():
    return get_importable_subclasses(Estimator, used_in_automl=False)
...

1. सुनिश्चित करें कि हमारे घटकों में से कोई भी चेतावनी नहीं देता है यदि वे डिफ़ॉल्ट तर्कों के साथ बनाए गए हैं। इस विशेष चेतावनी को न बढ़ाने के लिए TextFeaturizer अपडेट करें। कोई चेतावनी नहीं देखने के लिए इकाई परीक्षण जोड़ें।
2. घटक आरंभीकरण से आने वाली किसी भी चेतावनी को दबाने के लिए get_importable_subclasses अपडेट करें

मेरा सुझाव है कि हम आइटम 1 और 2 करते हैं।

जब #1022 को मर्ज किया गया था - रनटाइम चेतावनी हटा दी गई थी। हालाँकि, मैं अभी भी निम्नलिखित चेतावनी देख रहा हूँ:

2020-08-11 12:17:34,559 featuretools - WARNING Featuretools failed to load plugin nlp_primitives from library nlp_primitives. For a full stack trace, set logging to debug.

@dsherry जैसा कि आपने ऊपर बताया है, मैं आइटम 1 और 2 करने के लिए पीआर लगाऊंगा लेकिन

@rwedge के साथ चर्चा करने के बाद

1. बीटा पाइप निर्भरता समाधानकर्ता का उपयोग करें

2. फीचरटूल टेंसरफ्लो को वैकल्पिक बनाने की प्रक्रिया में है और इसे ईओडी 8/12/2020 . द्वारा किया जा सकता है

मेरा सुझाव है कि हम नए फीचर टूल के जारी होने की प्रतीक्षा करें और पुष्टि करें कि चेतावनी अभी भी एक समस्या है या नहीं।

धन्यवाद @jeremyliweishih ! मैं सहमत हूं कि विकल्प 2 यहां फीचरटूल चेतावनी को संभालने के लिए सबसे अच्छा है।

इसके अलावा, मेरी समझ में है कि आप वर्तमान में पिछले सप्ताह की मेरी टिप्पणी के विकल्प 1 और 2 पर काम कर रहे हैं, है ना? मुझे लगता है कि वे दोनों परिवर्तन, विशेष रूप से पहले, यहां मूल्य जोड़ेंगे।

nlp-primitives 1.0 अब pypi पर उपलब्ध है और tensorflow अब एक आवश्यक निर्भरता नहीं है

पुष्टि की कि चेतावनी nlp-primitives नवीनतम संस्करण के साथ पॉप अप नहीं होती है। धन्यवाद @rwedge! आप यहां जांच सकते

बढ़िया, धन्यवाद दोनों!