用gpu跑SVM

在Scikit-Learn中，SVM（支持向量机）算法可以通过`svm.SVC`类进行实现。要使用GPU加速，可以使用Scikit-Learn的`svm.LinearSVC`类，该类支持`n_jobs`参数，可以设置并行处理的CPU核心数量，从而加速计算。但是，这种方法并不是真正的GPU加速。

如果你想要使用GPU加速进行SVM的训练和预测，可以使用LIBSVM库或者CUML库。LIBSVM是一个常用的SVM实现库，支持GPU加速。CUML是RAPIDS AI开发的一个GPU加速的机器学习库，其中包括了SVM算法。下面是使用LIBSVM进行GPU加速的SVM示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC
from skcuda import svm

# 加载数据
iris = 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=0.2, random_state=42)

# 使用GPU加速的SVM进行训练和预测
clf = svm.SVC(gpu_id=0)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

在上面的代码中，我们使用了skcuda库中的`svm.SVC`类，将`gpu_id`参数设置为0，表示使用第一块GPU进行计算。在训练和预测阶段，输入数据会被自动传输到GPU中进行计算，从而实现GPU加速。