Xgboost-GPU, Linux 配置问题

最新推荐文章于 2024-09-18 18:40:54 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-18 18:40:54 发布 · 349 阅读

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本文分享了在遇到cmake版本不足及找不到CMAKE_CUDA_COMPILER问题时，如何通过从源码编译的方式成功安装XGBoost GPU版本的全过程。作者提供了详细的步骤，包括使用git clone获取源码、配置cmake参数以及多线程编译等，为面临相同问题的开发者提供了解决方案。

用这个代码不香吗？完美解决了问题

 conda install py-xgboost-gpu

看到有啥这种方式，我遇到了一个是cmake版本不够的问题，一个遇到了No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found的问题，我找了半天解决方法没解决。

git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
cd xgboost
mkdir build
cd build
cmake .. -DUSE_CUDA=ON
make -j

确定要放弃本次机会？

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匿名小弱鸡

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掌握XGBoost：GPU 加速与性能优化

Echo_Wish

02-15

4229

通过本教程，您学习了如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法。首先，我们安装了支持GPU的XGBoost版本，并启用了GPU加速。然后，我们调整了模型参数以优化性能，并进行了性能评估。通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法。首先，您需要确保您的系统上安装了支持 GPU 的 XGBoost 版本。除了使用 GPU 加速外，还可以通过调整其他参数来优化 XGBoost 的性能。

anaconda中安装xgboost_无UI下Linux环境Anaconda配置XGBoost GPU Support

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12-31

1122

First thing first:———————————————————————————————————————————————关于基础搭建工作参考此地。笔者搭建完后想用GPU跑XGBoost时遇到如下错误：XGBoost version not compiled with GPU support。于是开始纠错：一、卸载现有驱动，禁用自带驱动Nouveau1.卸载现有驱动：sudo apt-ge...

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1 条评论

原味吐司 2020.11.12
你的文风和我的一个朋友很像

xgboost 0.8.1 linux 多GPU版本

01-15

官网下的 xgboost 0.8.1 linux 多GPU版本，安装后发现只有单支持个GPU，自己编译了多GPU的 libxgboost.so ,基于cuda 9.0的，安装后替换 ~/anaconda/xgboost (需要改成你自己的路径) 里的libxgboost.so 就可以了

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01-09

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wl2858623940的博客

06-02

6193

这几天为了让xgboost运行的更快，所以在研究让他支持gpu版本。踩了不少的坑，在此贡献出来让大家少点烦恼。前提笔者由于开始是小菜鸟一枚，系统里直接安装的anaconda3，因此之前装的cpu版的xgboost是参考网上给出的直接利用命令行来安装：pip install xgboost 但是，如果直接按照官网上建议的GPU支持指南操作会发现，xgboost文件夹下已经存在buil...

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Einstellung的博客

08-13

8053

环境配置首先最好你有帕斯卡构架的GPU，如果没有的话，最好还是不要搞GPU加速了。首先安装CUDA 第二步：下载xgboost源码： https://github.com/dmlc/xgboost 第三步：从http://ssl.picnet.com.au/xgboost/中下载支持GPU版已编译好的DLL文件第四步：将xgboost.dll复制到xgboost-m...

xgboost-whl安装包（包含32位和64位）

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01-24

- 使用GPU加速计算可以显著提升训练速度，但需要确保系统支持并正确配置GPU环境。总之，XGBoost4J和XGBoost4J-Spark是Java开发者在大数据机器学习领域的强大工具，它们结合了Java的易用性和XGBoost的高效性，使得...

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qq_36259240的博客

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7517

官方链接 https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/plugin/updater_gpu 第一步：下载CUB https://nvlabs.github.io/cub/ 第二步：安装新版本cmake 查看cmake版本： $ cmake --version 卸载旧版本： $ sudo apt-get autoremove c

用 Dask XGBoost 解锁多 GPU 模型训练

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10-18

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05-01

617

Linux下安装Xgboost并支持GPU下载源码支持GPU正常流程报错：nvccfatal:redefinitionofargument'std'查看本机cmake版本查找报错原因确认报错原因解决办法安装Python支持查看安装包下载源码gitclone--recursivehttps://github.com/dmlc/xgboost#若安装CPU版，直接执行以下命令cdxgboostmake...

Python手册(Machine Learning)--XGBoost

WilenWu

03-28

2054

xgboost 在 xgb.train中通过参数obj和custom_metric来自定损失函数和评估函数。自定义损失函数接受predt和dtrain作为输入，返回损失函数的一阶(grad)和二阶(hess)导数。'''自定义损失函数后，模型的输出不在是 [0,1] 概率输出，而是 sigmoid 函数之前的输入值。因此，需要写出对应的评估函数。评估函数也接受predt和dtrain作为输入，返回本身的名称和浮点值作为结果。

xgboost-GPU版本安装

猫头军师兵书

07-29

2527

亲测有效

使用conda一行命令安装pytorch-GPU运行环境