GridSearch LightGBM с графическим процессором

Question

Как вы используете графический процессор для GridSearch с LightGBM? Если вы просто хотите обучить модель lgb с параметрами по умолчанию, вы можете сделать:

dataset = lgb.Dataset(X_train, y_train)
lgb.train({'device': 'gpu'}, dataset)

Чтобы сделать GridSearch, было бы здорово сделать что-то вроде этого:

lgbm_classifier = lgb.LGBMClassifier()

param_grid = {
    'learning_rate': [...],
    'n_estimators': [...],
}

GridSearchCV(lgbm_classifier, param_grid)

Но это не похоже на lgb.LGBMClassifier() имеет параметр для device лайк lgb.train() делает. Как настроить его на использование графического процессора?

Answer 1

LGBMClassifier() имеет device/ device_typeпараметр, который может быть установлен на «gpu» в соответствии с параметром docs.

Чтобы установить его на «gpu», вы можете настроить LGBM на основе графического процессора. Несколько членов сообщества продемонстрировали, как это сделать, здесь и здесь . Второй ресурс также имеет что-то под названием glances(на PyPi.org), чтобы наблюдать за использованием графического процессора в соответствии с высказанными комментариями.