首先,你需要安装与GPU兼容的LightGBM版本。你可以使用pip来安装,如下所示: pip install lightgbm --install-option=--gpu 或者,如果你使用conda,可以尝试从conda-forge安装支持GPU的LightGBM: conda install -c conda-forge lightgbm 使用GPU训练模型: 在训练模型时,你只需设置device参数为'gpu'来启用GPU加速。下面是...
2.执行这个命令:cmake --build . --target ALL_BUILD --config Release,会在build的x64文件夹中创建Release文件 3.命令行下,cd ..回到build的上一目录,进入 python-package文件夹,执行下方命令: python setup.py install –-precompile 4.然后,检测下,是否可以用lightgbm-gpu 以上貌似是安装上了,但是,我在j...
对于windows系统而言,比较高效便捷的安装方式是:在网址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/中去下载对应版本的的LightGBM安装包,再通过如下命令安装。 pip install lightgbm‑3.3.2‑cp310‑cp310‑win_amd64.whl 2.LightGBM参数手册 在ShowMeAI的前一篇内容**XGBoost工具库建模应用详解**中,我们...
(2)"/GPU:0": Short-hand notation for the first GPU of your machine that is visible to TensorFlow. (3)"/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1": 你的机器的第二个可用的GPU的全称。 如果TensorFlow操作同时具有CPU和GPU实施,则默认情况下,将操作分配给设备时,GPU设备将获得优先级。 例如,t...
XGB+GPU 虽然比赛规定不能使用GPU和Internet我们可以使用GPU进行训练,在得到模型后infer得到submission,其中XGB只需要修改一行代码即可 将tree_method从原来的hist改为gpu_hist即可。 其中cv分数为0.696,公榜分数为0.699,私榜分数为0.698. 特征工程 在进行大量特征实验后,加入了很多分位数特征与elapsed_time_diff更细精...
conda create -n yolo8 python==3.10 1. 创建好环境之后,将anaconda由base环境切换到刚刚新建好的yolo8环境 conda activate yolo8 切换到对应的conda环境之后,下面安装GPU版本的pytorch。不就是安装Pytorch吗?直接conda install pytorch 或者 pip install pytorch不就好了?如果这样做的话,就安装错了,这样安装的是cpu...
【视频讲解】Python比赛LightGBM、XGBoost+GPU和CatBoost预测学生在游戏学习过程表现 全文链接:https://tecdat.cn/?p=36990 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Qi Zhang 背景 基于游戏进行学习能让学校变得有趣,这种教育方法能让学生在游戏中学习,使其变得有趣和充满活力。尽管基于游戏的学习正在越来越多的教育环境...
cmake -DCMAKE_GENERATOR_PLATFORM=x64 -DUSE_GPU=1 .. cmake --build . --target ALL_BUILD --config Release 2、在命令提示符下,到LightGBM\python-package目录下执行 pip install lightgbm --install-option=--gpu 就可以了!! 如果要调用的话也很简单: ...
Python 3.8.10 Nvidia-smi driver 535.104.05 cuda 12.2 torch 1.13.1+cu116(torch cuda 11.6) 步骤 注:因为先尝试了pip3 install lightgbm, 安装了没有gpu兼容性的3.1.1版本, 所以下面安装时使用了--upgrade选项 > python3 -m pip install --upgrade pip ...
定义一个单独的python函数 deffeval_func(preds,train_data):#Defineaformulathatevaluatestheresultsreturn('feval_func_name',eval_result,False) 使用这个函数作为参数: print('Start training...')lgb_train=lgb.train(...,metric=None,feval=feval_func) ...