我正在尝试在Windows10专业版x64上安装lightgbm图形处理器。我的GPU是NVIDIA Geforce GTX 950。
我首先尝试遵循这个指南:,其中我使用了Mingw进行编译。结果是我可以成功地在python中导入LightGBM,但是当我尝试用参数device='gpu‘来拟合模型时,我得到了错误:
LightGBMError: GPU Tree Learner was not enabled in this build.
Please recompile with CMake option -DUSE_GPU=1
然后我遵循了该指南:,在使用Visual Stud
我使用lihgtgbm进行培训,并提示错误"LightGBM bin size 1141无法在GPU上运行“。错误是"lightgbm.basic.LightGBMError: bin size 1141不能在GPU上运行“。
[LightGBM] [Warning] Categorical features with more bins than the configured maximum bin number found.
[LightGBM] [Warning] For categorical features, max_bin and max_bin_by_featu
我试着用anaconda中的gpu安装lightgbm。我在anaconda中直接使用了pip和--install选项=‘--gpu’。它是成功构建的,lib_lightgbm.so链接到/lib64下的libstdc++.so。
由于anaconda在anaconda 3/lib下拥有自己的libstdc++.so,并且与/lib64下的anaconda不同,所以当我试图导入lightgbm时,我得到了错误信息:
anaconda3/lib/libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.29 not found (required by lib_lightgbm.s
我正在为一个包含22个特性的300万点的数据集训练一个LightGBM回归模型。我正在尝试使用RandomizedSearchCV.It来调优模型的超参数,这需要很长时间。我正在使用谷歌云上的虚拟机,它有24个CPU核和32G内存。
当我尝试使用所有CPU内核进行随机搜索时,或者大多数CPU内核如下所示:
# Use the random grid to search for best hyperparameters
# First create the base model to tune
lgbm = lgb.LGBMRegressor()
# Random search of param
目前,我正在为数据科学做课程。在这里,有下面的示例可以在Tensorflow中训练模型:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Dropout
model = Sequential()
# Choose whatever number of layers/neurons you want.
model.add(Dense(units=78,activation='relu'))
model
当我创建一个带有一个驱动程序+两个工作进程的集群,每个进程都有一个GPU,并尝试在每个GPU上启动训练时,我会写道:
from sparkdl import HorovodRunner
hr = HorovodRunner(np=3)
hr.run(train_hvd)
但收到以下错误消息:
HorovodRunner was called with np=3, which is greater than the maximum processes that can be placed
on this cluster. This cluster can place at most 2 pr