Czy są jakieś pakiety uczenia maszynowego dla R, które mogą korzystać z GPU w celu poprawy prędkości treningu (coś takiego jak theano ze świata python)?
Widzę, że istnieje pakiet o nazwie gputools, który umożliwia wykonywanie kodu na GPU, ale szukam pełniejszej biblioteki do uczenia maszynowego.
Odpowiedzi:
Jeśli chodzi o pełny pakiet uczenia maszynowego na GPU, taki pakiet nie istnieje. Jednak w rzeczywistości istnieje kilka pakietów R, które mogą korzystać z procesorów graficznych. Możesz zobaczyć te pakiety na stronie CRAN High Performance Computing . Należy pamiętać, że większość tych pakietów wymaga posiadania karty NVIDIA. Z dostępnych pakietów są trzy pakiety, z których najprawdopodobniej skorzystałbyś, chyba że masz specjalny przypadek.
* UWAGA - Na ryzyko autopromocji jestem autorem pakietu gpuR.
Prawdopodobnie możesz użyć tych dwóch ostatnich pakietów do odtworzenia istniejących algorytmów uczenia maszynowego. Właściwie używam mojego pakietu gpuR do stworzenia pakietu neuralnet z akceleracją GPU, ale proces ten jest w toku.
Podsumowując, jeśli jesteś zdeterminowany, podstawowe zasoby są dostępne w R. Ale jeśli potrzebujesz czegoś w najbliższej przyszłości, będziesz musiał zbadać inne zasoby / podejścia, jak wskazał @YCR.
To jest naprawdę opakowanie na tensorflow, caffe, mxnet, ale może ci się przydać.
Jeśli używasz SVM, możesz wypróbować pakiet Rgtsvm dla GPU, który jest wstecznie kompatybilny z implementacją e1071.
Dobrą biblioteką do uczenia maszynowego za pomocą GPU jest mxnet . Pakiet obejmuje jednak głównie głębokie uczenie się, więc jeśli szukasz określonych algorytmów uczenia maszynowego, możesz ich nie znaleźć. Mają jednak dobry zestaw algorytmów głębokiego uczenia.
gpuR?NEWSOgniwo może być pomocne, jeśli nie :)