別の記事で紹介がありますhttps://blog.csdn.net/wwb1990/article/details/103883775
上記の環境で、トピックに移りましょう。
NILMTK公式ウェブサイト：http：//nilmtk.github.io/
公式インストールプロセスはlinux（公式インストールプロセス）に基づいているため、WindowsでAnacondaとpycharmを使用して構成およびインストールする方法を提供します。私はpython3.6を使用しています（python 3+をお勧めします）
1.Gitリポジトリをインストールします
Pythonバージョンに対応するプロンプトを開きます。ここではpy36を使用しています。インストール構成に準拠している場合は、Prompt（py36）を開き
、次のコマンドを使用します。
conda install git
gitリポジトリをインストールします。
2.NILMTKをダウンロードします
最初にPyCharmを開き、新しいプロジェクトNILMTKを作成して、環境をpy36に切り替えます。次の図に示すように、
python環境を切り替え、[ファイル]→[設定]をクリックし、py36を選択して確認します（下の図2に示すように、初めて使用する場合は、py36はありません。[すべて表示]→プラス記号をクリックし、下の図1に示すように、py36ディレクトリでpython.exeを見つけます）
写真1
写真2
コマンドラインを使用してコードをダウンロードするか、gitWebサイトから直接ダウンロードします
コマンドラインのインストール：
（1）プロンプト（py36）で、クラスライブラリをダウンロードして保存するためにcdをプロジェクトプロジェクトパスに切り替えます。以下の私のプロジェクトディレクトリ構造を参照してください。
コマンドラインを使用してダウンロードします。
git clone https://github.com/nilmtk/nilmtk.git
または、githttps ：//github.com/nilmtk/nilmtkから直接ダウンロードし
ます
私の最終的なプロジェクトディレクトリ構造は次のとおりです。NILMTKは新しいPyCharmプロジェクトのルートディレクトリです。ここからすべてをダウンロードするか、コマンドラインパスをここに切り替えてインストールを実行します。
私のディレクトリ構造はこんな感じです
3.下PNILMTKメタデータ
NILMTKをダウンロードするのと同じように、プロジェクトのルートディレクトリパスに切り替えて、コマンドラインまたはgitを使用して直接ダウンロードします。
コマンドラインを使用してダウンロードします。
git clone https://github.com/nilmtk/nilm_metadata/
または、githttps ：//github.com/nilmtk/nilm_metadataから直接ダウンロードし
ます
私のストレージパスは次のとおりです
4.NILMTKおよびNILMTKメタデータをクラスライブラリとして構成します
その後、PyCharmプロジェクトに戻り、下のTermialコンソールをクリックして、プロジェクト
のNILMTKメタデータディレクトリにジャンプし、次
のコマンドを使用します:(以下に示すように）
python setup.py develop
プロジェクトがpy36環境に切り替えられているかどうかに注意してください。（上記の「NILMTKのダウンロード」で説明した方法の切り替え）
コマンドを実行して完了を確認します。
失敗した場合は、一部のライブラリが欠落している可能性があります。この記事の最後に、欠落しているライブラリのインストールコマンドがある可能性があります。または、エラーレポートに従って、に進みます。検索してインストールします。
次に、Termialのメタデータと同じ方法でNILMTKを構成し
、パスをnilmtk-masterに切り替えて、次のコマンドを入力します:(以下に示すように）
python setup.py develop
コマンドを実行して完了を確認します。
この時点で失敗すると、一部のライブラリが欠落している可能性があります。この記事の最後に、欠落しているライブラリのインストールコマンドがあるか、欠落しているライブラリに従って検索してインストールできます。
両方が成功した場合は、2つのライブラリとロゴ
も使用可能であることが
わかります。testを呼び出して、それらが成功したかどうかを確認することもできます。testメソッドで、termialのnilmtk-masterディレクトリで次のコマンドを実行します。
nosetests
次の図が表示されている場合は、[OK]と表示され、インストールは成功しています。
この時点で、NILMTKのすべてのメソッドをプロジェクトで使用できます。
その後、トレーニングとテスト用のデータセットを準備できます。次の準備記事では、MITが提供するREDDデータセットのダウンロードと変換、およびプロジェクトの追加について紹介します。
PS：インストールで欠落している可能性のあるライブラリ
conda install --yes pip numpy scipy six scikit-learn pandas numexpr
pytorchのインストールについては、別の記事https://blog.csdn.net/wwb1990/article/details/103883775に記載されてい
ます。
次のメモ
NILM（非侵入型電力負荷監視）研究ノート-準備（2）REDDデータセットをダウンロードして変換する
https://blog.csdn.net/wwb1990/article/details/103911372