這是一篇經(jīng)驗總結文章，注重思路，忽略細節(jié)。

1.起因

用多個機器學習方法訓練模型，比較性能，發(fā)現(xiàn)Light GBM方法獲得的性能明顯更高，但問題是在CPU上訓練的速度特別特別慢，需要用GPU訓練。

2.開始裝LightGBM-GPU

平時都在WSL的Ubuntu上搭建的環(huán)境，所以習慣在這個Ubuntu上裝LightGBM.

嘗試1

直接用pip安裝，運行代碼報錯，沒有opencl。百度，必應上搜到的多種方法都試過了，不得行?；藘商鞎r間吧。有資料說有些庫文件不支持wsl下的Ubuntu，而搜到的資料都是獨立Ubuntu系統(tǒng)的。兩個Ubuntu不是一樣的，被傷害到了（哭暈2分鐘）。

嘗試2

在windows上直接裝LightGBM-GPU,參考官方文檔。先把需要的軟件都下載好，絲滑的安裝好。在命令行中按部就班裝LightGBM-GPU,報錯更多了，大多是文件缺失。把之前wsl下Ubuntu中對應的文件拷貝過來，再裝，既然不報錯了。拿了程序運行，還是報錯。不得行（又暈了5分鐘）。要裝windows和Ubuntu雙系統(tǒng)嗎？每次轉換都要重新開機關機，麻煩！

嘗試3

有幾次網(wǎng)頁上的pypi安裝方式在眼角劃過，前面的失敗使我不得不再看看它是怎樣描述的。直接在anaconda命令行中輸入安裝命令，就行了。試了樣例程序，試了自己訓練的程序。都能運行，用到了GPU，速度真?zhèn)€快。

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總結

wsl下的Ubuntu不是獨立系統(tǒng)的Ubuntu,

在windows中，參照pypi官網(wǎng)安裝LightGBM-GPU是最簡單的。