Будет ли scikit-learn использовать GPU?

Чтение реализации scikit-learn в tensroflow: http://learningtensorflow.com/lesson6/ и scikit-learn: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html Я изо всех сил пытаюсь решить, какую реализацию использовать.

scikit-learn устанавливается как часть контейнера докеров-тензоров, поэтому может использоваться либо реализация.

Причина использования scikit-learn:

scikit-learn содержит меньше плиты котла, чем тензорный поток реализация.

Причина использования тензорного потока:

При запуске на графическом процессоре Nvidia алгоритм wilk запускается параллельно, Я не уверен, что scikit-learn будет использовать все доступные графические процессоры?

Чтение https://www.quora.com/What-are-the-main-differences-between-TensorFlow-and-SciKit-Learn

TensorFlow более низкоуровневый; в основном, кирпичи Lego, которые помогают вы реализуете алгоритмы машинного обучения, тогда как scikit-learn предлагает вам готовые алгоритмы, например, алгоритмы для классификация, такая как SVM, случайные леса, логистическая регрессия и много, много больше. TensorFlow действительно светит, если вы хотите реализовать алгоритмы глубокого обучения, поскольку это позволяет вам воспользоваться преимуществами GPU для более эффективного обучения.

Это утверждение еще раз подтверждает мое утверждение о том, что "scikit-learn содержит меньше плиты котла, чем реализация тензорного потока", но также предполагает, что scikit-learn не будет использовать все доступные графические процессоры?

Ответ 1

Tensorflow использует только GPU, если он построен против Cuda и CuDNN. По умолчанию ни один из них не собирается использовать графический процессор, особенно если он работает внутри Docker, если вы не используете nvidia-docker и изображение, способное делать он.

Scikit-learn не предназначен для использования как основа для глубокого обучения, и кажется, что он не поддерживает вычисления графического процессора.

Почему нет поддержки для углубленного обучения или поддержки подкрепления/Будет ли поддержка глубокого или подкрепляющего обучения в изучении scikit?

Обучение глубокому обучению и усилению требует богатых лексика для определения архитектуры, с глубоким обучением дополнительно требующих графических процессоров для эффективной работы. Однако ни один из них не подходит в рамках конструктивных ограничений scikit-learn; как следствие, глубокие обучение и укрепление обучения в настоящее время выходят за рамки чего стремится scikit-learn.

Извлечен из http://scikit-learn.org/stable/faq.html#why-is-there-no-support-for-deep-or-reinforcement-learning-will-there-be-support-for-deep-or-reinforcement-learning-in-scikit-learn

Добавляете ли вы поддержку GPU в scikit-learn?

Нет, или, по крайней мере, не в ближайшем будущем. Основная причина в том, что GPU поддержка приведет к появлению многих программных зависимостей и специфические проблемы платформы. scikit-learn предназначен для установить на самых разных платформах. Вне нейронных сетей, Графические процессоры сегодня не играют большой роли в компьютерном обучении. Большие успехи в скорости могут быть достигнуты путем тщательного выбора алгоритмы.

Извлечен из http://scikit-learn.org/stable/faq.html#will-you-add-gpu-support