python - 有没有办法在 GPU 上加速 CatBoost.cv？

Question

尽管 CatBoostClassifier 对我来说相当快，但我catboost.cv在 GPU 上的性能却很慢。

所有的迭代都非常快，但是每 300-400 次迭代，就会有一个很大的停顿（约 5 分钟）。一旦暂停结束，迭代会在下一个大暂停之前持续大约 5 秒。

我假设 catboost.cv 在这些暂停期间将数据传递给 GPU 的效率很低。

在此期间，GPU 使用率从 1% 到 20% 不等。

cv有没有办法用 GPU加速？也许有一种方法可以将整个数据集存储在 GPU 中，以便不再发生这些暂停？

这是导致速度变慢的代码的一部分：

from catboost import cv, Pool

params = { 'loss_function': 'MultiClass','task_type':"GPU", 'devices': '0'}

cv_dataset = Pool(data= X_train[features], label= y_train, cat_features=categorical_feature)

scores = cv(cv_dataset, params, fold_count=3, iterations = 1500)

标签： pythoncatboost