Python 在Google Collab上安装对LightGBM的GPU支持

有人在Google Collab上使用笔记本电脑安装对lightgbm的GPU支持时运气好吗？

大部分都是按照提供的文档进行的，还有两个小的调整使其在Google Colab上工作。
由于实例在使用12小时后更新，我在笔记本的开始部分发布了以下内容，以使用lightgbm重新安装GPU支持：

    !apt-get -qq install --no-install-recommends nvidia-375
    !apt-get -qq install --no-install-recommends nvidia-opencl-icd-375 nvidia-opencl-dev opencl-headers
    !apt-get -qq install --no-install-recommends git cmake build-essential libboost-dev libboost-system-dev libboost-filesystem-dev
    !pip3 install -qq lightgbm --install-option=--gpu

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确保您正确地遵循了安装步骤

!git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM
%cd LightGBM
!mkdir build
%cd build
!cmake ../../LightGBM
!make -j4

在此之后，您必须在LightGBM文件夹中执行setupfile

%cd LightGBM/python-package
!python3 setup.py install --gpu

一旦完成了，你就准备好了。 ps：确保您安装了cmake，如果不只是

!pip install cmake

非常简单：只要跑

!pip install lightgbm --install-option=--gpu

或

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请记住在笔记本中启用GPU支持，并在lightgbm设置中添加

“设备”：“GPU”

。不要忘了先卸载不支持gpu版本的lightgbm版本。

要克隆第一个lightgbm并再次克隆吗？我认为您不需要再次克隆它。我的错！不要忘记“运行时”->“更改运行时类型”->选择“GPU”作为硬件加速器。要检查GPU是否存在并查看正在运行的作业：！nvidia smiThis解决方案（2020年9月）在Google Colab上运行…另一个解决方案存在一些问题-我为此挣扎了一段时间，因为这是lightgbm安装文档中建议的方法。我只想强调一个事实，您必须卸载现有的lightgbm包。Colab还缓存包，因此您可能需要重新启动运行时以确保导入新安装的lightgbm，而不是旧的lightgbm。

pip install lightgbm --install-option=--gpu --install-option="--opencl-include-dir=/usr/local/cuda/include/" --install-option="--opencl-library=/usr/local/cuda/lib64/libOpenCL.so"