训练XGBoost模型时如何使用GPU？

Question

我一直在尝试在 Jupyter Notebook 中训练 XGBoost 模型。我通过以下命令安装了 XGboost(GPU)：

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git clone \xe2\x80\x94 recursive https://github.com/dmlc/xgboost\ncd xgboost\nmkdir build\ncd build\ncmake .. -DUSE_CUDA=ON\nmake -j\n

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但每当我尝试训练模型时model.fit，内核都会在几分钟后重新启动。\n代码：

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params = { 'max_depth': 50, 'n_estimators':80, 'learning_rate':0.1, 'colsample_bytree':7, 'gamma':0, 'reg_alpha':4, 'objective':'binary:logistic', 'eta':0.3, 'silent':1, 'subsample':0.8, 'tree_method':'gpu_hist', 'predictor':'gpu_predictor',}\nxgb_model = xgb.XGBClassifier(**params).fit(X_train, y_train) \nxgb_prediction = xgb_model.predict(X_valid)\n

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其中 X_train 和 y_train 源自 sklearnTfidfVectorizer

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我已经安装了 cuda，\ncat /usr/local/cuda/version.txt给出：CUDA Version 10.2.89

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Answer 1

尝试将其用作param['updater'] = 'grow_gpu'XGBClassifier 的另一个参数。在这里详细阅读：https ://xgboost.ai/2016/12/14/GPU-accelerated-xgboost.html 。