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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。

http://www.yidumall.com/news/58702.html

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