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系统:Windows 10 64x
在dos中输入 nvcc --version
检查是否安装了cuda,如果有输出那就是安装了,则转到 2点击跳转中进行安装xgb即可,反之如果输出没有nvcc指令,那就表示没有安装(安装pytorch-gpu中带的cudatoolkit不是我们现在需要的),则顺序执行以下操作。
nvidia-smi
由上图可知,我们可以安装10.1或者10.1一下的cuda版本(推荐安装稍稍低一丢丢的版本)
CUDA安装链接如下所示:
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
注意:要选择对应自己系统的版本
so easy
下载网址为:
https://s3-us-west-2.amazonaws.com/xgboost-nightly-builds/list.html
(考虑到一些朋友反应,上面这个网站需要Fan qiang,所以我把常用的xgboost1.2.0 winx64上传到了百度云,链接如下:)
链接:https://pan.baidu.com/s/1nX2pEMOmdlArAyM9infIOA
提取码:sl1w
ok,选择你项要的一个下载下来,注意系统的版本吼!
下载之后,我们把它放到相应的位置(随便,我是新建了一个whlFile文件夹专门用于存放whl安装文件),然后打开cmd,使用cd到该路径下,使用pip install xxxxx.whl进行安装,例如我是这样的(注意cmd中具有自动补全的功能,所以输入到pip install xgboost 然后按tab基本就可以补全了,千万不要真的一个字一个字的码):
安装好了之后,就可以体验XGB gpu加速的效果了。
为了简化大家测试的流程,我直接把例程复制下来并且挂到了百度云网盘上,大家可以下载下来进行运行测试:
链接:https://pan.baidu.com/s/1kl1p1JUdCXsnhN-gYHKxTw
提取码:08a9
也可以在CSDN中进行下载(无积分要求)CSDN下载
在例程中,关于gpu和cpu的参数设置如下所示:
default = 'gpu_hist' # 使用gpu加速
default = 'gpu_hist' # 使用cpu计算
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