Machine learning 可以在cuda中使用libsvm吗？

我想知道我是否可以在cuda中使用libsvm

我通过交叉验证寻找最佳参数，因此我必须使用不同的参数运行4000个左右的相同代码

我想知道我是否可以与cuda并行运行交叉验证

而不是使用：

for i in range(4000):
    predict(parameter)
find_best_parameter()

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在libsvm软件的官方网页中，您可以找到以下句子：

Python、R、MATLAB、Perl、Ruby、Weka、Common LISP、CLISP、Haskell、OCaml、LabVIEW和PHP接口。C#.NET代码和CUDA扩展可用

还有一个指向GPU实现的链接：

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我没料到会这样。Cuda是一个用于快速执行齐次计算的平台，例如，当您乘法矩阵时，有许多类似的操作。当您进行参数搜索时，情况并非如此。请注意，它只支持使用RBF核进行分类，其他什么都不支持。我检查了GPU-LIBSVM，正如Katz提到的，它们只支持使用RBF进行分类。我想使用回归我明白了，libsvm主要用于分类问题，因为回归问题还有其他的核心算法，比如高斯过程，显示出更好的精度。可能是因为这个原因，还没有人实现用于回归的GPU支持向量机。我以前见过其他用于libsvm的GPU库，但没有一个实现了回归问题的公式（）。