皮皮网

【common csv源码分析】【nginx 源码开发】【ipa加密源码】lightgbm源码阅读

2024-11-27 20:25:21 来源:python 模块 源码

1.lightgbm-gpu安装-踩坑现场
2.2020推荐系统大会(RecSys2020) 亮点
3.Win10 环境下,源码阅读LightGBM GPU 版本的源码阅读安装
4.Lightiy代码如何运行怎么运行代码?
5.Apple M1的AI环境搭建

lightgbm源码阅读

lightgbm-gpu安装-踩坑现场

       为了实现lightgbm的GPU支持,您需要准备一些必要的源码阅读工具包并遵循特定的步骤。首先,源码阅读您需要下载并安装cmake、源码阅读boost和lightgbm。源码阅读common csv源码分析

       对于cmake,源码阅读您可以从其官方网站下载最新版本。源码阅读当您下载并安装了cmake后,源码阅读请确保将boost库文件的源码阅读路径进行适当的修改。

       接下来,源码阅读使用git从github下载lightgbm源代码。源码阅读在下载的源码阅读文件夹中创建一个名为“build”的文件夹并进入,然后在该文件夹内创建一个空的源码阅读CMakeList.txt文件。

       在命令行中,源码阅读定位到“build”目录并运行以下命令进行配置和构建:

       cmake -A x -DUSE_GPU=1 -DBOOST_ROOT=D:/software_work_install/boost_1__0 -DBOOST_LIBRARYDIR=D:/software_work_install/boost_1__0/lib -DOpenCL_LIBRARY="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v.0/lib/x/OpenCL.lib" -DOpenCL_INCLUDE_DIR="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v.0/include" ..

       为了确保正确安装,参考链接提供了详细的cmake命令行安装指南以及安装SDK的步骤。执行上述命令后,您将看到“build”目录下生成了许多文件。

       接下来,通过执行命令“cmake --build . --target ALL_BUILD --config Release”,在“build/x”目录下生成“Release”文件夹。然后,通过命令“cd ..”回到上一层目录,进入“python-package”文件夹并执行“python setup.py install –-precompile”以完成安装。

       请注意,尽管您可能已经成功安装了GPU版本的nginx 源码开发lightgbm,但您在Jupyter中使用自己的代码时仍可能遇到缺少GPU的错误。这可能与依赖库的兼容性问题有关。因此,尽管您尝试了多次安装,但为了节省时间,您可能决定暂时放弃安装GPU版本的包。

       除了使用git clone和pip安装方式外,还有另一种方法是直接使用pip进行安装。您可以使用以下命令行命令:

       pip install lightgbm --install-option=--gpu --install-option="--boost-root=D:/software_work_install/boost_1__0" --install-option="--boost-librarydir=D:/software_work_install/boost_1__0/lib" --install-option="--opencl-include-dir=/usr/local/cuda/include/"

       如果您选择使用cmake GUI进行安装,步骤类似,但操作方式有所不同。通过GUI界面配置和生成构建文件后,您可能会遇到与版本兼容性相关的问题。

       安装过程可能会涉及一些挑战,例如确保所有依赖包的兼容性。在尝试解决安装问题时,可能会遇到各种错误和警告。在安装过程中遇到问题时,查看错误日志文件(如CMakeError.log)可能会提供进一步的线索和解决方案。

       请确保在安装过程中遵循正确的步骤和注意事项,并在遇到问题时查阅相关文档或论坛以寻求帮助。安装lightgbm GPU支持的完整过程可能涉及多个步骤和调整,确保您的开发环境与所有依赖库兼容至关重要。

推荐系统大会(RecSys) 亮点

       RecSys是聚焦于推荐系统的学术会议,因推荐系统应用广泛,吸引了大量工业界朋友参与。ipa加密源码RecSys原计划在巴西举办,因疫情改为线上。线上会议虽有不便,但为远在北京的我提供了便利。此次会议效果超出预期,以下分享从工程师角度发现的亮点。

       组织方式方面,组织方用心确保会议顺利进行,相关人员连续小时工作,会议组织亮点明显。

       此次会议,既有工业界的亮点,又有学术界的亮点。

       工业方向的亮点包括经过AB测试验证的方法和工程实现简单、能解决实际问题的方法。

       学术方向的亮点则包括新颖、前景广泛的方法,以及公开源代码或数据的方法。

       具体亮点包括:

       个人化意外推荐系统(PURS):由NYU Stern School of Business博士生Pan Li与阿里巴巴合作提出,旨在解决推荐系统中的过滤泡沫问题,提供源代码。该方法优势包括:

       基于行为的亚马逊视频流行度排名:由Amazon Video的Applied Scientists Lakshmi Ramachandran介绍,旨在解决流行度排名中的冷启动问题,即新内容无法通过传统流行度排名获得良好曝光。作者利用内容文本信息、历史流行度和用户交互数据预测当前流行度,源码下载 游戏最终以预测的流行度进行排序。年龄特征对新内容给予较高分数。下图展示了年龄特征的影响。

       基于查询的物品到物品推荐:ESTY.COM电商网站的Senior Applied Scientist Moumita Bhattacharya介绍,旨在根据用户的搜索点击内容生成物品嵌入,利用Faiss返回与当前物品最相似的物品列表作为候选集,再用lightGBM进行排序。亮点是利用上下文进行个性化推荐,例如在万圣节期间推荐与红色帽子相关联的物品。

       基于反事实学习的推荐系统:华为诺亚方舟实验室的Principal Researcher Zhenhua Dong介绍一系列研究成果,提出Uniform Unbiased Data,通过在1%流量中随机展示内容,收集用户反馈,利用这些数据进行一系列研究和实验,包括利用1%流量产生的无偏数据提高指标表现,显著提升了推荐系统的性能。

       利用小规模标注数据优化物品到物品推荐:微软研究院研究员Tobias Schnabel提出利用小规模标注数据改进物品到物品推荐方法,并公开数据和源代码,证明了这种方法的有效性,为工业界提供了优化推荐系统的新思路。

       大型开放数据集用于Bandit算法:由本科生Yuta Saito展示的RL&Bandits方向工作,提供了两组通过Uniform Rank和Bernoliour Rank产生的服饰购物行为数据,用于评估不同Offline Policy Evaluation方法的效果,同时也可用于新政策的开发。该工作提供了高质量的开源代码,包含详细注释,筹码分析源码为学术界和工业界提供了宝贵的资源。

       总结而言,线上RecSys体验效果良好,参与者准备充分,希望未来能看到更多具有创新性的亮点工作。这次会议证明了推荐系统研究的多样性与实用性,也为工业界和学术界提供了交流与合作的平台。

Win 环境下,LightGBM GPU 版本的安装

       在Win环境下,想要利用GPU提升LightGBM的训练速度,安装过程并非易事。LightGBM,微软开发的高效梯度提升框架,可与XGBoost比肩,尤其适用于大规模数据。由于其GPU版本的教程相对较少,本文基于官方指南和Stack Overflow上的解答,总结了安装步骤和注意事项。

       安装步骤

       1. 对于CPU版本,LightGBM的安装方法有三种,与Python包安装类似。但使用GPU版本需要从源代码编译安装。

       GPU版本安装

       主要流程包括下载LightGBM源代码,使用CMake进行构建,然后通过`python setup.py install --gpu`安装。对于Windows用户,有两种编译方式:

       VS Build Tools:推荐用于Win平台,可以简化步骤,避免MinGW可能遇到的问题。

       MinGW:虽然速度可能较快,但可能会产生更多问题,且不推荐。

       对于VS Build Tools,需要安装Git、CMake、VS Build Tools,以及对应的OpenCL和Boost Binaries。具体步骤涉及下载、安装、设置环境变量,然后编译源文件。

       MinGW编译步骤类似,但需要下载MinGW或MinGW-w,然后按照类似流程操作。

       参数设置与性能测试

       安装成功后,通过设置`device='gpu'`和相关GPU参数,可以启用GPU计算。测试性能时,如能顺利运行,表明安装成功。不过,与其他框架相比,LightGBM在GPU调用上稍显不便,但其支持更多类型的显卡,对Intel集成显卡友好。

       性能提升方面,实际测试显示使用GPU计算有明显加速,但具体提升程度取决于硬件配置,如Intel集显和Nvidia独显的性能差异。

Lightiy代码如何运行怎么运行代码?

       LightGBM是一个基于决策树算法的机器学习框架,它的安装和运行主要有以下几个步骤:

       安装LightGBM库:你可以在官方文档中找到LightGBM的安装指南。安装的方法有多种,可以使用pip安装,也可以从源代码编译安装。

       准备数据集:准备好需要用来训练和测试模型的数据集。通常将数据集分为训练集和测试集,其中训练集用于训练模型,测试集用于测试模型的性能。

       编写代码:使用Python等编程语言,编写LightGBM的代码。通常需要定义模型的超参数,读取训练和测试数据集,训练模型并测试模型的性能等。

       运行代码:在终端中运行代码,或使用集成开发环境(IDE)等工具运行代码。在终端中运行代码的方式是在命令行中输入代码所在文件的路径,例如:

       其中 train.py 是代码所在文件的名称。

       需要注意的是,运行LightGBM的代码需要一定的编程知识和机器学习知识,如果你刚刚开始学习机器学习,可以先学习一些基础知识再尝试运行代码。

Apple M1的AI环境搭建

       首先,搭建Apple M1的AI环境,Python3.9作为基础,考虑到M1的ARM架构,Anaconda不再适用,转而选择Miniforge3。必需的库有Tensorflow、xgboost、Lightgbm、Numpy、Pandas、Matplotlib和NGBoost等。由于是Python3.9,部分库可能无法正常使用。

       Homebrew,作为Mac的包管理工具,对于ARM架构的支持已经到位。如果有X版本的Homebrew,需先卸载,然后通过Homebrew的ARM版本进行安装。安装后,Homebrew会提示设置环境变量,推荐执行相应操作以确保环境配置。

       在bash shell下,记得source ~/.zprofile。对于X版本的Homebrew,虽然安装后未提示添加环境变量,但同样需要手动管理。

       为了优化软件源,可以考虑设置中科大源或清华大学源,如果需要更多选择,可以查看Homebrew的其他设置。对于cask,由于GitHub API访问限制,可能需要申请Api Token。

       接下来,下载并安装Miniforge3的arm版本,安装过程中会询问是否添加conda init到~/.zshrc。安装完成后,可以创建一个专为Tensorflow学习的虚拟环境。

       Tensorflow的安装方式有两种,一是默认安装,Apple已优化支持;二是通过environment.yml预先配置。在tf环境内,可以测试安装是否成功。

       对于Lightgbm,编译安装是较为可靠的方法,通过brew安装并设置编译环境。至于Numpy,通常会在Tensorflow安装时自动安装,其他库如Pandas、Matplotlib和NGBoost,可以通过conda或pip进行安装。

       注意,可能遇到的库问题,如OpenCV、Dlib等,需自行下载源码编译。在整个过程中,遇到问题时,Google搜索和官方文档是不可或缺的参考资源。

       最后,值得注意的是相关教程和指南,如TensorFlow-macos、Run xgboost on Mac、加速Mac上的TensorFlow性能等,这些都能提供具体步骤和帮助,确保在M1芯片Mac上顺利搭建AI环境。