'gpu_predictor': 使用GPU来执行模型预测 4. 多GPU可以通过grow_gpu_hist参数和n_gpus参数配合使用。 可以通过gpu_id参数来选择设备,默认为 0 。如果非0,则GPU的编号规则为mod(gpu_id + i) % n_visible_devices for i in 0~n_gpus-1 如果n_gpus设置为-1,则所有的GPU都被使用。它默认为 1 。
dtest = xgb.DMatrix(x_test, y_test)# 参数设置params = {'tree_method':"hist",'booster':'gbtree','objective':'multi:softmax','num_class':3,'max_depth':6,'eval_metric':'merror','eta':0.01,# 'gpu_id': cr.gpu_id}# 训练evals = [(dtrain,'train'), (dtest,'val')] model ...
当tree_method 为'gpu_exact','gpu_hist' 时,模型的predict 默认采用GPU 加速。 你可以通过设置predictor 参数来指定predict 时的计算设备: 'cpu_predictor': 使用CPU 来执行模型预测 'gpu_predictor': 使用GPU 来执行模型预测 多GPU 可以通过grow_gpu_hist 参数和 n_gpus 参数配合使用。 可以通过gpu_id 参数...
I have installed the newest multi-GPU xgboost from the source code(0.81.01) and the server has 8 GPUS. But when I change gpu_id to non-zero, there are some errors. Parameter n_gpus is ok. the test code: library('xgboost') # Simulate N x ...
XGBRegressor(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1,colsample_bynode=1, colsample_bytree=0.4603,enable_categorical=False, gamma=0.0468, gpu_id=-1,importance_type=None, interaction_constraints='',learning_rate=0.05, max_delta_step=0, max_depth=3,min_child_weight=1.7817, missing...
eval_metric=None, gamma=0, gpu_id=0, grow_policy='depthwise', importance_type=None, interaction_constraints='', learning_rate=0.300000012, max_bin=256, max_cat_to_onehot=4, max_delta_step=0, max_depth=6, max_leaves=0, min_child_weight=1, missing=nan, monotone_constraints='()', ...
gpu_id=0, tree_method='gpu_hist' ) clf.fit(X_train, y_train, eval_metric=['error']) defrun_catboost(): importcatboost X, y = load_iris(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) ...
XGBoost4j-GPU/XGBoost4j-Spark-GPU Maven 代码语言:javascript 复制 <properties> ... <!-- 在包名中指定 Scala 版本 --> <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version> </properties> <dependencies> ... <dependency> <groupId>ml.dmlc</groupId> <artifactId>xgboost4j-gpu_${scala.binary.version...
room_fqid:事件发生的房间完全ID,例如:tunic.historicalsociety.closet text_fqid:文本的完全ID,例如tunic.historicalsociety.closet.intro fullscreen:玩家是否全屏玩游戏0/1 hq:玩家是否开启高清模式玩游戏0/1 music:玩家是否在游戏中打开声音0/1 level_group:该数据行属于哪一组级别以及哪组问题(0-4、5-12、13...
'gpu_id':0, 'seed': 10 } 初始化参数后,每调整一次参数,就把最优的参数放入params中。 # n_estimators cv_params = {'n_estimators': np.linspace(100, 1000, 10, dtype=int)} regress_model = xgb.XGBRegressor(**params) # 注意这里的两个 * 号!