هل يمكنني تدريب النموذج باستخدام IterativeImputer على وحدة معالجة الرسوميات (GPU) بدلاً من وحدة المعالجة المركزية (CPU) في دفتر كاجل (Kaggle Notebook)؟

وعليكم السلام ورحمة الله تعالى وبركاته،

IterativeImputer من مكتبة scikit-learn لا تدعم التدريب على GPU بشكل مباشر لأن scikit-learn مصممة للعمل على CPU فقط.

حتى لو كان لديك GPU متاح في Kaggle Notebook، فإن IterativeImputer سيستخدم CPU للمعالجة.

لذا إذا كنت تريد الاستفادة من GPU لمعالجة البيانات المفقودة، يمكنك استخدام بدائل مثل cuML وهي النسخة المحسنة ل GPU من scikit-learn أو يمكنك بدلا من ذلك تنفيذ خوارزمية مشابهة باستخدام PyTorch أو TensorFlow التي تدعم GPU، لكن هذا سيتطلب كتابة كود مخصص لذلك.

تمام جدا

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير

 في حالة IterativeImputer  فهي تعتمد بشكل أساسي على مكتبات لا تستفيد من تسريع GPU مثل NumPy وscikit-learn نفسها، والتي تعمل غالبا على وحدة المعالجة المركزية CPU، لذا حتى عند تفعيل بيئة GPU، فإن IterativeImputer سيظل يعمل على الـ CPU لأن مكتبة scikit-learn لا تدعم تسريع GPU بشكل مباشر، يمكنك التفكير في استخدام مكتبات بديلة مثل cuML من RAPIDS، والتي تقدم خوارزميات مشابهة ومدعومة على GPU، لكن قد تحتاج إلى تعديل الكود ليتوافق مع هذه المكتبات.

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير