Google ColaboratoryでGPUが使用できない

Question

実現したいこと

Google Colabでgpuを使用できるようにしたい。

前提

グリッドサーチを行いたいのですが、gpuを使用できません。
ランタイムはgpuに変更しています。
また、gpu使用時間は問題ありません。

該当のソースコード

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import pandas as pd
import time

# サンプルデータの追加
fetch_california_housing = fetch_california_housing()
X, y = fetch_california_housing.data, fetch_california_housing.target

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)


# LightGBMのモデルを定義する
model = lgb.LGBMRegressor()

# ハイパーパラメータのグリッドサーチを定義する
param_grid = {
    'num_leaves': [20, 30, 40],
    'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2],
    'n_estimators': [50, 100, 200]
}

# グリッドサーチを実行する
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-2, verbose=2)
start = time.time()
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("グリッドサーチの処理時間：", time.time() - start)

# 最適なハイパーパラメータを取得する
best_params = grid_search.best_params_
print("最適なハイパーパラメータ：", best_params)

# 最適なハイパーパラメータでモデルをトレーニングする
best_model = lgb.LGBMRegressor(**best_params)
best_model.fit(X_train, y_train)

# テストデータで予測を行う
y_pred = best_model.predict(X_val)
mse = mean_squared_error(y_val, y_pred)
print("MSE:", mse)

試したこと

gpuのラインタイムに変更。
以下のコードを実装し、gpuの稼働を確認

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

# Num GPUs Available:  1

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Google Colab 無償版

Comments

[meg_]

import文やサンプルデータ含め第三者が実行できるコードを提供することは可能でしょうか？

[shiomi]

コメントありがとうございます。
もちろん可能です。
更新させていただきました。

[jbpb0]

LightGBMでgpuを使うには、
https://an-engineer-note.com/?p=624&amp=1
に書かれてるようなことをやらないといけないのではないですかね

[shiomi]

コメントありがとうございます。
うまく動きました
ありがとうございます。

Answer 1

jbpb0様
meg_様

コメントありがとうございます。
パラメータに'device': ['gpu']を追記したところうまく動きました。
ありがとうございました。