用GPU运行SVM python

当使用Python进行SVM相关计算时，可以使用scikit-learn库中的SVC类。在使用GPU加速时，可以使用scikit-cuda库中的svm类。

以下是使用scikit-learn库中SVC类进行SVM计算的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成模拟数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, random_state=0)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 实例化SVC类
clf = svm.SVC(gamma='scale')

# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

如果需要使用GPU加速，可以使用scikit-cuda库中的svm类。以下是示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from skcuda import svm

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 实例化svm类
clf = svm.SVC(C=1, kernel='rbf', gamma=0.7)

# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

需要注意的是，使用GPU加速需要先安装CUDA和scikit-cuda库。