WINDOWS 安装XGBoost GPU版本最新简易方法

一、系统配置
二、问题背景
三、执行步骤
- 1. 安装cuda
- - a. 检查是否安装了CUDA
  - b. 从dos中查看可以支持的cuda版本
  - c 下载对应版本的cuda
  - d 根据引导安装cuda
- 2. 安装XGBoost
- - a 下载对应的whl文件
  - b 使用whl文件进行xgb的安装
- 3. 运行官方测试用例

一、系统配置

系统：Windows 10 64x

二、问题背景

在网上打比赛的时候通常会用到XGBoost算法，但是在数据量大或者特征多的情况下，XGBOOST的CPU版本通常会吃不消，这个时候就需要用XGBoost的GPU版本来加速一下运算速度（但是经过测试，有有时候使用gpu加速之后还不如默认的快，希望大佬可以分享自己的看法!）。
网上关于安装XGBoost-GPU加速的博文大多过于复杂，需要使用Cmake进行编译。而实际上，我们使用pip进行安装的就是可以支持GPU加速的，官网(官网指导界面)解释如下：

三、执行步骤

1. 安装cuda

a. 检查是否安装了CUDA

在dos中输入 nvcc --version 检查是否安装了cuda，如果有输出那就是安装了，则转到 2点击跳转中进行安装xgb即可，反之如果输出没有nvcc指令，那就表示没有安装（安装pytorch-gpu中带的cudatoolkit不是我们现在需要的），则顺序执行以下操作。

b. 从dos中查看可以支持的cuda版本

nvidia-smi

由上图可知，我们可以安装10.1或者10.1一下的cuda版本（推荐安装稍稍低一丢丢的版本）
CUDA安装链接如下所示：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

c 下载对应版本的cuda

注意：要选择对应自己系统的版本

d 根据引导安装cuda

so easy

2. 安装XGBoost

a 下载对应的whl文件

下载网址为：

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/xgboost-nightly-builds/list.html

(考虑到一些朋友反应，上面这个网站需要Fan qiang，所以我把常用的xgboost1.2.0 winx64上传到了百度云，链接如下：)

链接：https://pan.baidu.com/s/1nX2pEMOmdlArAyM9infIOA
提取码：sl1w

ok，选择你项要的一个下载下来，注意系统的版本吼！

b 使用whl文件进行xgb的安装

下载之后，我们把它放到相应的位置（随便，我是新建了一个whlFile文件夹专门用于存放whl安装文件），然后打开cmd，使用cd到该路径下，使用pip install xxxxx.whl进行安装，例如我是这样的(注意cmd中具有自动补全的功能，所以输入到pip install xgboost 然后按tab基本就可以补全了，千万不要真的一个字一个字的码)：

安装好了之后，就可以体验XGB gpu加速的效果了。

3. 运行官方测试用例

为了简化大家测试的流程，我直接把例程复制下来并且挂到了百度云网盘上，大家可以下载下来进行运行测试：

链接：https://pan.baidu.com/s/1kl1p1JUdCXsnhN-gYHKxTw
提取码：08a9

也可以在CSDN中进行下载（无积分要求）CSDN下载
在例程中，关于gpu和cpu的参数设置如下所示：

default = 'gpu_hist'  # 使用gpu加速
default = 'gpu_hist'  # 使用cpu计算