31 lines
1.1 KiB
Markdown
31 lines
1.1 KiB
Markdown
## 优化 GPU 版本的方法
|
||
|
||
[安装方法](https://docs.rapids.ai/install/?_gl=1*1q2wl26*_ga*MjA2OTk3MDkzNS4xNzQwODI1MzUx*_ga_RKXFW6CM42*MTc0MDgyNTM1MC4xLjAuMTc0MDgyNTM1MC42MC4wLjA.#selector)
|
||
|
||
|
||
```shell
|
||
micromamba create -n rapids_env -y
|
||
micromamba activate rapids_env
|
||
|
||
micromamba create -n rapids-25.02 -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia \
|
||
rapids=25.02 python=3.12 'cuda-version>=12.0,<=12.8'
|
||
|
||
d
|
||
micromamba create -n rapids-25.02 -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia \
|
||
rapids=25.02 python=3.12 'cuda-version>=12.0,<=12.8' \
|
||
'pytorch=*=*cuda*' jupyterlab
|
||
|
||
```
|
||
|
||
### 方法 1：使用 RAPIDS cuML 替代 scikit-learn
|
||
|
||
RAPIDS cuML 提供了与 scikit-learn 兼容的 GPU 版本的 RandomForestRegressor，可以大幅提升计算速度：
|
||
|
||
|
||
## 方法 2：使用 XGBoost 进行特征选择
|
||
|
||
XGBoost 支持 GPU 训练，我们可以使用 XGBRegressor 替换 RandomForestRegressor 进行特征选择
|
||
|
||
## 方法 3：使用 Optuna 进行特征选择优化
|
||
|
||
Optuna 是一个自动超参数优化库，可以在 GPU 上搜索最佳特征子集： |