安装GPU版本的xgboost

自从python变得越来越普及之后，数据科学也变得更加亲民化，在大型计算上CPU确实不如GPU来的更省时省力。今天分享Xgboost GPU版本在windows 10上的安装

下载Xgboost源码

git clone --recursive git@github.com:dmlc/xgboost.git

下载已经编译好的xgboost.dll 并放置于xgboost/python-package/xgboost目录下
这一步很关键，打开Anaconda Prompt(Anaconda3)，切换到目录xgboost/python-package，然后执行python setup.py install，等待完成安装

通过如下脚本测试是否安装成功

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
  
boston = load_boston()
  
# XGBoost API example
params = {'tree_method': 'gpu_hist', 'max_depth': 3, 'learning_rate': 0.1}
dtrain = xgb.DMatrix(boston.data, boston.target)
xgb.train(params, dtrain, evals=[(dtrain, "train")])
  
# sklearn API example
gbm = xgb.XGBRegressor(silent=False, n_estimators=10, tree_method='gpu_hist')
gbm.fit(boston.data, boston.target, eval_set=[(boston.data, boston.target)])

如果发现git clone很慢，参考如下设置:

设置代理

git config --global http.proxy socks5://127.0.0.1:1080
git config --global https.proxy socks5://127.0.0.1:1080

git clone或者git push特别慢的设置，速度成倍上升

sudo vi /etc/hosts
   
151.101.72.249 http://global-ssl.fastly.Net
192.30.253.112 http://github.com

TICK IT

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