sklearn cuda

回答: 根据引用[1]中提供的sklearn学习文档API Reference - scikit-learn 0.18.1 documentation，sklearn的0.18.1版本支持神经网络模型，但只有BernoulliRBM和MLP模型，没有深度神经网络模型。如果你想使用深度神经网络模型，可以考虑使用其他库，比如Keras。引用[2]中提供了一些常用的库的安装命令，其中包括Keras。你可以使用pip install命令安装Keras。另外，如果你想了解更多关于sklearn的神经网络模型的信息，可以参考引用[1]中提供的博客链接。

相关问题

sklearn使用cuda

对不起，但是我是一个基于文本模型的AI助手，无法执行实际的代码或操作系统相关的功能。因此，我无法直接回答关于sklearn和CUDA的问题。但是，通常情况下，sklearn并不直接支持CUDA加速。如果你想在sklearn中使用CUDA加速，可以考虑使用其他基于GPU的机器学习库，例如PyTorch或TensorFlow，它们提供了更好的GPU支持。你可以使用这些库来执行机器学习任务，并且它们会自动利用GPU进行加速。希望这对你有帮助！

和tensorflow-gpu2.6.0、cudaV12.0、python3.9兼容的keras、pandas、numpy、cudnn、sklearn、cudatoolkit版本

对于和tensorflow-gpu2.6.0、cudaV12.0、python3.9兼容的keras、pandas、numpy、cudnn、sklearn、cudatoolkit版本，可以使用以下组合：

- Keras 2.6.0
- Pandas 1.3.3
- Numpy 1.19.5
- CuDNN 8.2.4 (需要根据你的CUDA版本下载对应的CuDNN版本）
- Scikit-learn 0.24.2
- CuDAtollkit 11.4（需要安装和CUDA版本对应的CuDAtollkit版本）

请注意，以上版本仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整。此外，还要注意安装顺序，应先安装CUDA和CuDNN，再安装TensorFlow和Keras等其他库。