sklearn可以用到gpu吗

sklearn可以用到gpu吗？

使用gpu是大势所趋。目前在竞赛领域大红大紫的xgboost以及后来者lightgbm都可以使用gpu，对大量数据训练速度提升明显。另外，tensorflow中的随机森林tensor forest也支持gpu加速。更不用说svm之类的算法了。几乎所有的机器学习都可以从gpu的加速中受益。

目前sklearn不使用gpu，确实是早期设计原因，它并不是为海量数据的学习建模，以及企业级应用设计的。我更倾向于把它归类于教学工具，以及用于小批量数据的初步分析。因为它功能全面，使用简单。能够快速给研究人员灵感。真正的企业级部署是不可能用sklearn的。几乎所有的算法都有更好的替代。

举个类似的例子，python中的gil是个伟大设计吗？python不注重性能真的无关痛痒吗？这都是早期设计挖的坑。在企业应用中，这两点都十分致命。慢10倍，意味着需要10倍甚至100倍的硬件成本才能达到同等性能。所以python都是在研究阶段用于快速迭代，真正部署的时候都会改用其他语言。

在数据科学领域还有很多这样的问题。对我们研究人员来说也非常痛苦，因为代码总是要写两套，一套用于研究，一套用于部署。

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