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我想在我的 GPU 上加速 pandas，所以我决定使用cudf库。请建议其他图书馆（如果有的话）。

我尝试cudf使用 pip by安装pip3.6 install cudf-cuda92。pip 版本是 19.2.3（最新）。

当我pip3.6 install cudf-cuda92在我的 cmd 上运行时，它说：

Collecting cudf-cuda92
  ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cudf-cuda92 (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for cudf-cuda92
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您可以使用 pip 进行安装，但请注意 cuda 版本依赖关系可能非常严格，可能需要与您的 cudf 版本匹配。为此目的提供了不同的 cudf 版本，但它们可能落后于最新版本。

例如，我正在运行 cuda 10.0，因此安装了 cudf：

pip3 install cudf-cuda100

然后在 /etc/ld.so.conf.d 中添加一个文件指向 /usr/local/cuda-10.0/lib64

（我在 Ubuntu 18.04 上运行）

于 2019-10-26T16:48:44.880 回答
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cudfpip install 官方 不支持也不维护。查看cudf github 上的讨论和 Rapids官方公告。

要走的路是通过 conda 或构建源代码。

于 2020-05-05T08:30:22.987 回答
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您可以尝试使用安装conda。您可以使用 Miniconda 获得最小的conda安装，或者使用Anaconda获得完整的安装。

使用 conda 命令安装和更新 cuDF：

# CUDA 9.2
conda install -c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge -c defaults cudf

# CUDA 10.0
conda install -c nvidia/label/cuda10.0 -c rapidsai/label/cuda10.0 -c numba -c conda-forge -c defaults cudf

从cudf.PyPi了解更多信息

于 2019-09-12T11:07:04.710 回答