conda install -c rapidsai -c nvidia -c conda-forge cudf python=3.12 cudatoolkit=12.3 或者创建一个新环境并安装(此处rapids 为新环境名称) conda create -n rapids cudf cudatoolkit=12.6 python=3.12 -c https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/rapidsai/ -c conda-forge -c nvidia 另外,RAPIDS 的...
是指在云计算环境中安装不使用conda包管理工具的cudf库。cudf是一个基于GPU加速的数据分析和处理库,它提供了类似于Pandas的API,可以在GPU上高效地处理大规模数据集。 安装不带conda的cudf可以按照以下步骤进行: 确保你的云计算环境已经安装了NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包。这些是cudf库的依赖项,需要提前安装好。 下载...
最终的安装命令为: conda install -c https://conda.anaconda.org/rapidsai -c numba -c https://conda.anaconda.org/nvidia -c conda-forge cudf=22.06 其中我删除了python=3.9和cudatoolkit=11.5已经有了啊(没有也会给你安装的),就像笔者有了一个11.7版本的最新版,但是它还是给我安装了一个11.6... 他会...
conda install -c conda-forge -c rapidsai -c nvidia -c defaults cudf=21.06 cudf基本用法 1 创建cudf DataFrame import cudf data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4.0, 5.0, 6.0]} df = cudf.DataFrame(data) print(df) 2 基本数据操作 # 选择列 df['A'] # 添加新列 df['C'] = df['A...
cuDF 可以通过渠道安装 conda(miniconda,或完整的 Anaconda 发行版) rapidsai: # for CUDA 9.2 conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults \ cudf=0.6 python=3.6 cudatoolkit=9.2 # or, for CUDA 10.0 conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge ...
conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults \ cudf=0.6 python=3.6 cudatoolkit=10.0 我们还提供从我们最新开发分支的尖端构建的夜间 conda 包。 Pip cuDF 也可以用 PyPi 安装。 python3.6 -m pip install cudf-cuda92==0.6 ...
conda cuDF 可以通过渠道安装 conda(miniconda,或完整的 Anaconda 发行版) rapidsai: # for CUDA 9.2 conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults \ cudf=0.6python=3.6 cudatoolkit=9.2 # or, for CUDA 10.0 conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-for...
为了让更多的开发者能够轻松上手 cuDF,其安装过程被设计得尽可能简单直接。首先,确保你的系统中已安装了 CUDA,因为 cuDF 需要依赖于 CUDA 来发挥其在 GPU 上的强大性能。接着,可以通过 pip 或 conda 轻松安装 cuDF: pipinstallcudf# 或者condainstall-crapidsai-cnvidiacudf ...
conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults \ cudf=0.6 python=3.6 cudatoolkit=10.0 我们还提供从我们最新开发分支的尖端构建的夜间 conda 包。 Pip cuDF 也可以用 PyPi 安装。 # for CUDA 9.2 python3.6 -m pip install cudf-cuda92==0.6 ...
conda install -c nvidia/label/cuda10.0 -c rapidsai/label/cuda10.0 -c numba -c conda-forge -c defaults cudf ``` 请注意,cuDF 需要特定的 RAPIDS 兼容 GPU,因此在没有这样的硬件的情况下,您可能无法在本地机器上使用 cuDF。在这种情况下,您可以考虑使用提供免费 GPU 访问的云平台,如 Kaggle 或 Google...