问题标签 [h2o4gpu]
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windows-7 - 用于 R 的 Windows 7 平台上的 h2o4gpu
很高兴看到 R 世界中有关 h2o4gpu 的新闻,但只是想知道是否有使用基于 Windows 环境的人们的选项。感谢您是否可以回应
h2o - 从 Dockerfile-runtime 构建导入 h2o4gpu - 无 h2o4gpu 模块
我最近使用 Dockerfile-runtime 构建了 h2o4gpu docker 映像,并设法运行它并登录到 Jupyter 笔记本。
然而,当试图运行
我收到没有 h2o4gpu 模块的错误。之后,我尝试通过将以下命令添加到 dockerfile 来安装。
这也失败了,所以我想知道是否应该进行其他更改,或者是否应该从头开始制作 docker 文件。
谢谢
python-3.x - 如何使用来自 GPU 的 panda 数据帧读取 csv 文件?
我正在使用
file=pd.read_csv('file_1.csv'
)读取文件
这在CPU上需要很长时间。
有什么方法可以使用GPU来阅读这个。
gpu - 如何释放 GPU 上的空间?
我在一个非常大的数据集(大小约为 1TB)上处理我的模型,方法是将其分成块,然后对每个块运行预测,然后将结果附加到文件中。
在每个块上运行后,我必须释放 GPU 的内存,以便可以处理和预测另一个块。
如果存在清除 GPU 内存的命令,我可以运行循环,而不是一次又一次地运行“重新启动内核”。
h2o - 如何在 GPU 上运行预测?
我正在使用 h2o4gpu,我设置的参数是
当我训练这个模型然后进行预测时,一切都在 GPU 上运行良好。
但是,当我将模型保存在 pickle 中,然后加载回另一个笔记本,然后通过 predict_proba 在其上运行预测时,一切都在 CPU 上运行。
为什么我的预测不在 GPU 上运行?
python - pip 正在成功安装 h2o4gpu,仍然收到“ImportError: No module named h2o4gpu”
我正在尝试按照此处列出的说明安装 h2o4gpu Python 模块:https ://github.com/h2oai/h2o4gpu/issues/464
pip 说它成功安装了所有软件包,包括 h2o4gpu-0.1.0。
但是我仍然得到
和
从而表明 pip 承认tensorflow-gpu
已安装,但不是h2o4gpu
.
我正在运行 Ubuntu 18.04 - 造成这种情况的原因可能是版本 18 尚不支持 h2o4gpu 吗?import h2o
工作正常。
python - h2o4gpu 是否处理 sklearn 或 h2o 之类的分类特征?
我知道sklearn
在运行该方法时需要将分类特征编码为虚拟变量或一次性编码sklearn.ensemble.RandomForestRegressor
,并且XGBoost
需要相同但h2o
允许在其h2o.estimators.random_forest.H2ORandomForestEstimator
方法中使用原始分类特征。由于h2o4gpu
随机森林的实现是建立在 之上的XGBoost
,这是否意味着不包括对原始分类特征的支持?
python - 在 Python 中使用 h2o4gpu K-Means 对文本文档进行聚类
我对使用 h2o4gpu 对文本文档进行聚类很感兴趣。作为参考,我遵循了本教程,但更改了代码以反映 h2o4gpu。
但是,在运行上面的代码示例时,我收到以下错误:
我已经搜索过h2o4gpu.feature_extraction.text.TfidfVectorizer
,但在 h2o4gpu 中没有找到它。也就是说,有没有办法纠正这个问题?
软件版本
CUDA 9.0、V9.0.176
cuDNN 7.1.3
Python 3.6.4
h2o4gpu 0.2.0
Scikit-Learn 0.19.1
machine-learning - “无法连接到 localhost 端口 54321:连接被拒绝”
我无法让 h2o 在我的 R 中工作。它显示以下错误。不知道这意味着什么。以前它给了我一个错误,因为我没有 Java 64 位版本。我下载了 64 位 - 重新启动了我的电脑 - 并再次启动了该过程,现在它给了我这个错误。
有什么建议么?
请指教
machine-learning - 将 Tibble 转换为 h2o hex 文件时出错
我在 Rstudio 中运行 h2o 包,将 Tibble 转换为 h2o 时出现错误。
下面是我的代码
请建议