(2)交叉验证中使用scoring参数 (3)使用sklearn.metric中性能度量函数
在sklearn中,并不是所有的算法都支持GPU加速。目前,只有部分算法在scikit-learn-contrib库中提供了GPU版本的实现,如k-means、随机森林和支持向量机等。此外,您还可以使用cupy作为替代方案,它提供了一套numpy兼容的API,并且支持大部分sklearn中的算法,因此,您可以通过将numpy数组转换为cupy数组来在这些算法上使用GPU加速。
执行./install_tools.sh的时候会报错 好像是说这个numpy版本太低了,我猜的,因为谷歌也找不到这个错误,但是我这个numpy版本又是直接对应的这个requirements里面的版本,所以就很迷,然后我就直接upgrade了。。到后面会发现出现一堆警告warning,不过应该是我这个numpy版本太高了,不过我懒得去弄了,能跑就行嘿嘿 5 运行里...
这里训练sklearn模型需要16.2秒，但是训练基于gpu的cuML模型只需要342毫秒!总结 基于cpu的处理在所有方面都不如基于gpu的处理。Pandas和sklearn这两个是我们最常用的基本库，Rapids将Pandas和sklearn的功能完整的平移到了GPU之上，这对我们来说是非常有帮助的，如果你对这两个库感兴趣可以参考他官方的文档试一试吧：h...
sklearn不支持 GPU 加速；可以尝试将 n_jobs设置成 -1，使用所有 CPU 加速训练；内存不够就加，另外...
来自scikit-learn官网的解释
《在gpu上运行Pandas和sklearn》当涉及大量数据时,Pandas 可以有效地处理数据。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。http://t.cn/A...
pipinstallfaiss-gpu (2)安装支持KNN的faiss wapper的包DESlib DESlib 是一个集成学习库,类似sklearn,并提供了sklearn的基本一致接口,专注于动态分类器和集成选择的最新技术的实现。 1 pipinstalldeslib (3)使用样例,可以参考接口说明使用:https://deslib.readthedocs.io/en/latest/modules/util/faiss_knn_wrapper....
Keras、TensorFlow、Sklearn都可以使用GPU进行加速。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
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