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scikit Learn を使用してモデル (ランダム フォレスト) をトレーニングする必要があり、GPU オプションを使用して Google Colab で実行したいと考えていました。この目的で sklearn を直接使用できないことはわかっているので、Google Colab に h2o4gpu をドロップイン置換としてインストールし、モデルのすべてのパラメーターを GPU で使用するように設定しました。すべて正常に動作しているように見えますが、実際には GPU を使用していないことが Google Colab から通知されます (GPU を使用していないため、標準環境に切り替えるように求められます)。残念ながら、標準環境でモデルをトレーニングすることはできません。これは、必要なリソースが多すぎて、メモリ エラーが発生するためです。

それで、私の質問は、なぜそれが機能しないのですか? Google Colab GPU オプションを使用できるように h2o4gpu を正しく設定するにはどうすればよいですか?

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こんにちは、私はそれをチェックして、それについてgitを作成しました。

h2o4gpu と tpot を google colab (GPU) にインストールします。

  1. 環境変数をエクスポートする
  2. Linux パッケージをインストールする
  3. sklearn をアンインストールし、python パッケージをインストールします
  4. GPUで高速自動MLを楽しむ

これにより、コードを簡単に実行できるようになることを願っています。

于 2020-05-03T11:18:03.977 に答える