Kernel环境如何安装第三方库

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随着Kaggle平台上Kernel环境更加完善，因此越来越多的比赛选择使用Kernel来进行提交。Kernel是一个运行环境，可以用来训练模型，也可以用来提交代码。

但是Kernel环境有很多运行限制，如下图：

Kernel环境如何安装第三方库

其中最主要的就是Kernel在提交时候，不能联网，不能安装第三方库。那么我们如何在Kernel中使用一些必备的库呢？本文将给出三种方法，帮你解决这个烦恼。

01 复制代码到Kernel中

假如你只是使用到了第三方库的很小的一部分，而且这部分代码不是很复杂，那么建议你可以直接把这部分代码复制到Notebook中，然后就可以剔除引用。

02 从Dataset中pip

在Kernel赛中是可以自定义数据集的，因此我们可以将库的whl安装包上传到Dataset，然后从Dataset路径下进行pip。

需要注意的是，此时需要忽略依赖包：

pip XX.whl --no-deps

03 从Dataset中import

另一种方法是将需要安装的库的源代码，也放到Dataset中一起上传，然后从Dataset的路径中进行import。

做法如下：

import ossys.path.insert(0, "../input/YourDataset")
import XX

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