Gibt es maschinelle Lernpakete für R, die die GPU nutzen können, um die Trainingsgeschwindigkeit zu verbessern (so etwas wie Theano aus der Python-Welt)?
Ich sehe, dass es ein Paket namens gputools gibt, das die Ausführung von Code auf der GPU ermöglicht, aber ich suche nach einer vollständigeren Bibliothek für maschinelles Lernen.
Antworten:
Für ein vollständiges Paket für maschinelles Lernen auf GPUs gibt es kein solches Paket. Es gibt jedoch tatsächlich eine Handvoll R-Pakete, die GPUs verwenden können. Sie können diese Pakete auf der Seite CRAN High Performance Computing sehen . Beachten Sie, dass für die meisten dieser Pakete eine NVIDIA-Karte erforderlich ist. Von den verfügbaren Paketen gibt es drei Pakete, die Sie höchstwahrscheinlich verwenden würden, es sei denn, Sie haben einen Sonderfall.
* HINWEIS - Auf die Gefahr der Eigenwerbung bin ich der Autor des gpuR-Pakets.
Sie können wahrscheinlich die beiden letztgenannten Pakete verwenden, um vorhandene Algorithmen für maschinelles Lernen zu reproduzieren. Ich verwende mein gpuR-Paket tatsächlich, um ein GPU-beschleunigtes Neuralnet-Paket zu erstellen, aber dies ist in Bearbeitung.
Zusammenfassend ist festzuhalten, dass die grundlegenden Ressourcen in R verfügbar sind. Wenn Sie jedoch in naher Zukunft etwas benötigen, müssen Sie andere Ressourcen / Ansätze untersuchen, auf die @YCR hingewiesen hat.
Dies ist wirklich ein Wrapper über Tensorflow, Caffe, Mxnet, aber möglicherweise nützlich für Sie.
Wenn Sie SVM verwenden, können Sie das Rgtsvm-Paket für die GPU ausprobieren, das abwärtskompatibel mit der e1071-Implementierung ist.
Eine gute Bibliothek für maschinelles Lernen mit GPUs ist mxnet . Das Paket ist jedoch größtenteils Deep Learning. Wenn Sie also nach bestimmten Algorithmen für maschinelles Lernen suchen, finden Sie sie möglicherweise dort nicht. Sie verfügen jedoch über eine Reihe guter Deep Learning-Algorithmen.
gpuR? EinNEWSLink könnte hilfreich sein, wenn nicht :)