Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/9/visual-studio/7.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
Visual studio Xgboost gpu安装致命错误LNK181_Visual Studio_Gpu_Xgboost_Lnk - Fatal编程技术网

Visual studio Xgboost gpu安装致命错误LNK181

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我正在尝试按照以下说明安装xgboost gpu支持版本

我使用windows 10,visual studio 2017。非gpu支持版本工作正常。但对于gpu支持版本,当我从VisualStudio释放模式时,它输出错误链接:致命错误LNK181:无法打开输入文件“release\gpuxgboost.lib”

在前面的步骤中,一切进展顺利。我怎样才能解决这个问题?提前谢谢


(我的项目是D:\Software\xgboost\xgboost\build\ALL\u build.vcxproj,没有空间。所以这个解决方案不起作用。

因为我看到很多人都在努力用GPU支持正确地构建xgboost库,而且在我看来,关于这个问题的文档至少是不完整的,所以我决定在是 首先,这个过程在Windows 10 x64平台上是成功的。我使用的工具有:

  • Microsoft Visual Studio 2015 Express
  • Cmake
  • Git(适用于Windows的Git)
  • 为了构建支持GPU的xgboost库,您应该首先检查图形卡与xgboost要求的兼容性。xgboost支持CUDA 8.0及以上版本。具有3.0及以上计算能力的图形卡满足此要求。您可以在此处检查:

    然后,您必须下载并安装适合您系统的CUDA SDK。您可以在此处找到它:

    您可以使用SDK附带的示例项目来检查它们是否可以在您的系统中正确构建和运行

    对于使用GPU支持构建库,此步骤是必不可少的(至少在我的情况下是如此)。请转到子目录VC/bin处的Microsoft Visual Studio 2015安装目录。在此:

  • 将子目录x86_amd64的所有内容复制到子目录amd64

  • 在amd64子目录中,将文件vcvarsx86_amd64.bat重命名为vcvars64.bat

  • 然后,打开Git Bash,键入以下命令:

  • git克隆——递归
  • cd xgboost
  • git子模块init
  • git子模块更新
  • mkdir构建
  • 光盘制作
  • cmake..-G“Visual Studio 14 2015 Win64”-DUSE_CUDA=ON
  • 完成cmake后,使用Visual Studio 2015打开所有_BUILD.vcxproj。选择解决方案配置“发布”和解决方案平台“x64”。构建->构建解决方案。 构建过程完成后,xgboost.dll库文件将位于xgboost/lib目录中


    最后,您可以继续安装Python软件包或R软件包。

    因为我看到很多人都在努力用GPU支持正确地构建xgboost库,而且在我看来,关于这个问题的文档至少还不完整,所以我决定分享我在这方面的经验。 首先,这个过程在Windows 10 x64平台上是成功的。我使用的工具有:

  • Microsoft Visual Studio 2015 Express
  • Cmake
  • Git(适用于Windows的Git)
  • 为了构建支持GPU的xgboost库,您应该首先检查图形卡与xgboost要求的兼容性。xgboost支持CUDA 8.0及以上版本。具有3.0及以上计算能力的图形卡满足此要求。您可以在此处检查:

    然后,您必须下载并安装适合您系统的CUDA SDK。您可以在此处找到它:

    您可以使用SDK附带的示例项目来检查它们是否可以在您的系统中正确构建和运行

    对于使用GPU支持构建库,此步骤是必不可少的(至少在我的情况下是如此)。请转到子目录VC/bin处的Microsoft Visual Studio 2015安装目录。在此:

  • 将子目录x86_amd64的所有内容复制到子目录amd64

  • 在amd64子目录中,将文件vcvarsx86_amd64.bat重命名为vcvars64.bat

  • 然后,打开Git Bash,键入以下命令:

  • git克隆——递归
  • cd xgboost
  • git子模块init
  • git子模块更新
  • mkdir构建
  • 光盘制作
  • cmake..-G“Visual Studio 14 2015 Win64”-DUSE_CUDA=ON
  • 完成cmake后,使用Visual Studio 2015打开所有_BUILD.vcxproj。选择解决方案配置“发布”和解决方案平台“x64”。构建->构建解决方案。 构建过程完成后,xgboost.dll库文件将位于xgboost/lib目录中


    最后,您可以继续安装Python包或R包。

    您可以pip安装catboost。 然后在拟合函数中使用参数tast_type='GPU'。
    CatBoost是一个最近开源的梯度增强库。在大多数情况下,它比XGBoost更精确,在GPU上速度快20倍。试试看。这是库的网站:

    你可以pip安装CatBoost。 然后在拟合函数中使用参数tast_type='GPU'。 CatBoost是最近一款开源的渐变增强库。在大多数情况下,它比XGBoost更精确,在GPU上速度快20倍。试试看。以下是该库的网站: