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1.起因
用多个机器学习方法训练模型#xff0c;比较性能#xff0c;发现Light GBM方法获得的性能明显更高#xff0c;但问题是在CPU上训练的速度特别特别慢#xff0c;需要用GPU训练。
2.开始装LightGB…这是一篇经验总结文章注重思路忽略细节。
1.起因
用多个机器学习方法训练模型比较性能发现Light GBM方法获得的性能明显更高但问题是在CPU上训练的速度特别特别慢需要用GPU训练。
2.开始装LightGBM-GPU
平时都在WSL的Ubuntu上搭建的环境所以习惯在这个Ubuntu上装LightGBM.
尝试1
直接用pip安装运行代码报错没有opencl。百度必应上搜到的多种方法都试过了不得行。花了两天时间吧。有资料说有些库文件不支持wsl下的Ubuntu而搜到的资料都是独立Ubuntu系统的。两个Ubuntu不是一样的被伤害到了哭晕2分钟。
尝试2
在windows上直接装LightGBM-GPU,参考官方文档。先把需要的软件都下载好丝滑的安装好。在命令行中按部就班装LightGBM-GPU,报错更多了大多是文件缺失。把之前wsl下Ubuntu中对应的文件拷贝过来再装既然不报错了。拿了程序运行还是报错。不得行又晕了5分钟。要装windows和Ubuntu双系统吗每次转换都要重新开机关机麻烦
尝试3
有几次网页上的pypi安装方式在眼角划过前面的失败使我不得不再看看它是怎样描述的。直接在anaconda命令行中输入安装命令就行了。试了样例程序试了自己训练的程序。都能运行用到了GPU速度真个快。 总结
wsl下的Ubuntu不是独立系统的Ubuntu,
在windows中参照pypi官网安装LightGBM-GPU是最简单的。
