突然得知lightgbm可以用gpu加速,看着冷了几个月的3060,总算可以让它练练手了,然而windows部署GPU版本的lightgbm实在是坎坷繁多,这里记录一下过程 注意 gpu版本的lightgbm在小样本时很慢 因为必须要把数据从cpu迁移到gpu,如果你数据量级在2G以下还是考虑cpu比较好 gpu版本的lightgbm只能使用30%左右的gpu性能github.com/...
在ShowMeAI的前一篇内容XGBoost工具库建模应用详解[3]中,我们讲解到了 Xgboost 的三类参数:通用参数,学习目标参数,Booster参数。 而LightGBM 可调参数更加丰富,包含核心参数,学习控制参数,IO参数,目标参数,度量参数,网络参数,GPU参数,模型参数。这里我常修改的便是核心参数,学习控制...
安装步骤1. 对于CPU版本，LightGBM的安装方法有三种，与Python包安装类似。但使用GPU版本需要从源代码编译安装。GPU版本安装主要流程包括下载LightGBM源代码，使用CMake进行构建，然后通过`python setup.py install --gpu`安装。对于Windows用户，有两种编译方式：VS Build Tools：推荐用于Win平台，可以简化步骤...
LightGBM フレームワークは、ランク付け、分類、およびその他の多くの機械学習タスク用の、高品質で GPU 対応のデシジョン ツリー アルゴリズムの作成に特化しています。 この記事では、LightGBM を使用して、分類、回帰、およびランク付けモデルを構築します。
LightGBM是微软开发的一款机器学习算法工具,分为cpu版本和gpu版本,当然,既然是用到gpu,训练速度肯定超过cpu(如果你是18核cpu,权当我没说)。这个工具在windows下的安装有些与常规不同。 我们来看官方文档里的标准安装流程: 1. 安装Visual Studio2015(或以上版本,装2017吧,没啥好纠结的),这个安装免费的社区版本即可...
安装GPU版本的LightGBM在Windows下的过程相对复杂，但遵循官方文档的指南，可以顺利实现。LightGBM作为一款由微软开发的机器学习算法工具，提供CPU和GPU版本，GPU版本的训练速度显著快于CPU版本，特别是对于多核CPU而言。首先，确保安装Visual Studio2015或以上版本，社区版即可，选择添加C++工具包，确保可以支持...
训练有两种方式:一个用python接口调用VOC0712下ssd_pascal.py和score_ssd_pascal.py来生成相应的训练和测试网络文件,及是否采用GPU计算等参数的设置。另一个就是类似常用windows下实现minst的方法直接调用caffe.exe或者bat文件调用。不过都要准备两个东西:训练的prototxt和一个预训练的VGGNet的网络。
为了加快学习速度,GPU默认使用32位浮点数来求和。你可以设置gpu\_use\_dp=True来启动64位浮点数,但是它会使得训练速度降低。 (2) 学习控制参数 max\_depth:一个整数,限制了树模型的最大深度,默认值为-1。如果小于0,则表示没有限制。 min\_data\_in\_leaf或者min\_data\_per\_leaf或者min\_data或者min\...
GPU-Performance.md GPU-Targets.md GPU-Tutorial.md GPU-Windows.md Installation-Guide.md Key-Events.md Makefile Parallel-Learning-Guide.md Parameters-tuning.md Parameters.md Python-API.md Python-intro.md Quick-Start.md README.md conf.py
通过Google找到一些方法，写的都不详细，这里记录下最完整的配置过程： 首先打开Windows 7的网络和共享...