Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。我们将在 Google Colab 中对其进行测试。因为我们只需要很少的磁盘空间但是需要大内存 GPU (15GB)，而Colab 正好可以提供我们的需求。我们将从在安装开始，请根据步骤完成整...
然后选择GPU作为硬件加速器。 NV的显卡是唯一支持CUDA的显卡,Rapids只支持谷歌Colab中基于P4、P100、T4或V100的gpu,在分配到GPU后我们执行以下命令确认: !nvidia-smi 可以看到,分配到了一块T4,有15G的内存。如果分配到了其他GPU(如p4),可以在“Runtime”菜单并选择“Factory Reset Runtimes”,来重新申请。 安装Rap...
然后选择GPU作为硬件加速器。 NV的显卡是唯一支持CUDA的显卡,Rapids只支持谷歌Colab中基于P4、P100、T4或V100的gpu,在分配到GPU后我们执行以下命令确认: !nvidia-smi 可以看到,分配到了一块T4,有15G的内存。如果分配到了其他GPU(如p4),可以在“Runtime”菜单并选择“Factory Reset Runtimes”,来重新申请。 安装Rap...
然后选择GPU作为硬件加速器。 NV的显卡是唯一支持CUDA的显卡,Rapids只支持谷歌Colab中基于P4、P100、T4或V100的gpu,在分配到GPU后我们执行以下命令确认: !nvidia-smi 可以看到,分配到了一块T4,有15G的内存。如果分配到了其他GPU(如p4),可以在“Runtime”菜单并选择“Factory Reset Runtimes”,来重新申请。 安装Rap...
首先,您需要在PyCharm中打开一个终端窗口,然后使用以下命令安装sklearn: 安装完成后,可以在PyCharm的Python解释器路径下找到安装好的sklearn库。 第二,在Anaconda中安装sklearn库。 如果您使用的是Anaconda Python发行版,可以通过conda命令轻松安装sklearn库。
下面就是在colab实例上安装Rapids了 !python rapidsai-csp-utils/colab/install_rapids.py stable 1. 完成后,就可以测试GPU的性能了! 简单对比测试 创建一个大的DF可以让测试gpu的全部潜力。我们将创建cuDF(cuda dataframe),其大小为10000000行x 2列(10M x 2),首先导入需要的库: ...
目前Scikit-learn已经实现的算法包括:支持向量机(SVM),最近邻,逻辑回归,随机森林,决策树以及多层感知器(MLP)神经网络等等。 需要指出的是,由于Scikit-learn本身不支持深度学习,也不支持GPU加速,因此这里对于MLP的实现并不适合于处理大规模问题。有相关需求的读者可以查看同样对Python有良好支持的Keras和Theano等框架。
目前Scikit-learn已经实现的算法包括:支持向量机(SVM),最近邻,逻辑回归,随机森林,决策树以及多层感知器(MLP)神经网络等等。 需要指出的是,由于Scikit-learn本身不支持深度学习,也不支持GPU加速,因此这里对于MLP的实现并不适合于处理大规模问题。有相关需求的读者可以查看同样对Python有良好支持的Keras和Theano等框架。
我是没有GPU的,GPU的可能要弄cuda更麻烦一点。 关于机器学习的库scinkit-learn下载之前先要有numpy,scipy,matplotlib,另外我用到CRF(条件随机场)看别人的代码import sklearn-crfsuite,好吧它不是sklearn里面的,要另外下载。 好蕉绿啊,日常担心组会汇报,担心达不到毕业要求,担心毕业了找不到工作。在我的吃灰收藏...
下面就是在colab实例上安装Rapids了 代码语言:javascript 复制 !python rapidsai-csp-utils/colab/install_rapids.py stable 完成后,就可以测试GPU的性能了! 简单对比测试 创建一个大的DF可以让测试gpu的全部潜力。我们将创建cuDF(cuda dataframe),其大小为10000000行x 2列(10M x 2),首先导入需要的库: ...