如何在树莓派上正确安装sktime并解决运行报错问题？

问题根源 #

报错信息明确指出The 'parallel' target is not currently supported on 32 bit hardware，这是因为你的树莓派是32位armv7l架构，numba的并行计算模式不支持该硬件，并非numpy与numba版本不兼容。

解决方案 #

方案1：禁用numba并行模式（最快解决） #

无需修改依赖版本，直接在代码中关闭并行计算：

import numpy as np
import numba
from sktime.classification.kernel_based import RocketClassifier

# 强制numba使用单线程
numba.set_num_threads(1)
# 初始化分类器时指定n_jobs=1，禁用并行
rocket = RocketClassifier(num_kernels=2000, n_jobs=1)

X_train = np.array([[[1,2,3,4,4,5]], [[1,2,3,4,5,5]], [[1,2,4,5,6,7]]])
y_train = np.array([0, 0, 1])
rocket.fit(X_train, y_train)

方案2：使用系统预编译的numba包 #

pip安装numba失败是因为32位arm上编译llvmlite难度高，改用Raspbian仓库的预编译包：

1. 卸载现有numba和llvmlite：

pip uninstall -y numba llvmlite

2. 安装系统预编译包：

sudo apt update
sudo apt install python3-numba python3-llvmlite

3. 重新安装sktime（若之前已安装可跳过）：

pip install sktime

注：系统包的numba版本可能较低，若sktime版本过高不兼容，可指定兼容版本安装：

pip install sktime<=0.15.0

方案3：切换到64位Raspbian系统 #

树莓派3B支持64位系统，64位环境下numba的并行模式可正常工作：

1. 下载64位Raspbian镜像并重新刷入SD卡
2. 完成系统配置后，直接执行pip install sktime即可正常使用所有功能

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sashi