1. Light GBM 简介
在数据挖掘和传统机器学习领域，提起大名鼎鼎的 XGBoost，相信很多人都听说过，尤其是在 Kaggle 赛场上，XGBoost 更是风光无限，不过今天的主角却不是 XGBoost，而是 LightGBM (Light Gradient Boost Machine)，这是由微软开发并且开源的、一个类似于 XGBoost 的梯度提升框架。
在 Github上，LightGBM 是这样自我介绍的，LightGBM 是一种快速、分布式、高性能梯度提升框架，该框架基于决策树算法，可用于分类、回归、排序等多种机器学习任务。详细介绍可以前往 LightGBM 在 Github 的主页，及官方主页。
另外，LightGBM 的原理，及其与 XGBoost 的对比分析，可以前往：LightGBM大战XGBoost，谁将夺得桂冠？
这几天在使用 LightGBM 训练数据，由于数据量太大，所耗时间比较长，就思考能不能使用GPU 进行计算，并于今天上午成功完成了环境的搭建。这篇博客主要来源于官方手册和 Stack Overflow 上相关问题的提问及回答，并结合自己在安装的过程中所遇到的问题。我自己在搭建环境、搜索相关的教程的过程中，发现 LightGBM 相关主题的文章比较张，尤其使用 GPU 进行计算的就更少了，所以才总结出了这篇文章，与大家分享，期待我们一起学习，一起进步。好了，以下内容言归正传。
2. LightGBM CPU 版本的安装
LightGBM CPU 版本的安装和 Python 其他 Package 的安装一样，基本有三种方法：
通过 pip 命令安装，这是 Python 社区推荐的安装方式，安装命令：
pip install lightgbm通过 Anaconda 进行安装，安装命令：
conda install lightgbm通过 Github 进行安装，在命令行中输入
git clone ttps://github.com/Microsoft/LightGBM，等LightGBM包下载完成之后，通过命令行进入到.\LightGBM\python-package文件夹，输入python setup.py install，即可完成安装。
以上三种安装方式在使用上没有差异，但是package管理和更新上有些不同。
pip 安装是 Python官方社区的推荐方式。优点是各个 package 会首先通过该方式更新，下载速度比较快，package的种类比较多，而且都是经过社区审核的。缺点在于无法批量更新 package，需要手动进行各个 package 的更新；无法对python的不同版本环境进行管理，需要使用 virtualenv 等工具进行管理。
Anaconda是使用 Python 进行科学计算方面最常用的管理工具，集成的 conda 不但可以管理各个 package，并解决其依赖关系，还能管理不同 Python 版本的各自环境，此外，Anaconda 不仅仅是Python的包管理工具，还可以对 Julia 等其他语言的包和环境进行统一管理。此外，可以使用 “
conda update --all” 命令批量升级 package。缺点是：package 下载速度比较慢，这一点可以通过下载国内的镜像文件进行弥补，此外就是部分 pip 可以安装的 package 无法通过 conda 安装，比如 conda 版本的 XGBoost 只提供了 Linux 和 Mac OS 版本，没有 Win 版本。以上两种方式都是使用已经编译好的二进制文件进行安装，而 github 的安装则是使用源代码进行安装。待会安装 GPU 版本时，就需要对源代码进行重新编译和构建 (compile and build)，采用的就是这种安装方式。
3. LightGBM GPU 版本的安装
安装 GPU 版本的主要思路就是从 Github 上下载源代码，然后对其进行重新编译 (re-compile)，对编译好的文件，使用 CMake 对其进行构造 (Build)，最后使用 python setup.py install --gpu 命令进行安装。在win平台，对其源代码进行编译构造，主要有两种方式：一种是使用 CMake 和 VS Build Tools (或者 Visual Studio)，另一种是使用 CMake 和 MinGW。
3.1 使用 Visual Studio 进行编译和构建
Win平台的 Python 是用 Visual Studio 进行构造和编译，所以如果使用 Visual Studio 对 LightGBM 进行编译和构造的话，可以省去很多麻烦；相反，如果使用
MinGW 对其进行编译和构造，则可能会遇到很多意想不到的麻烦，因此推荐使用 VS Build Tools (或者 Visual Studio) 对其进行构造和编译。
具体步骤为：
1). 下载并安装 Git for Win。
详细步骤可以参考这篇文章 Git安装教程（Windows安装超详细教程）
2). 下载并安装 CMake。
这个安装过程比较简单，不过有两点需要注意。
根据系统是32位还是64位下载相应的“.msi”文件
勾选中间那一项，对所有用户都添加到系统 path 路径中, 其他方面就一路 next 就可以了。这是启动之后的界面:
3). 下载并安装 VS Build Tools。
VS Build Tools 现在集成在 Visual Studio 之中，没有提供单独下载。Visual Studio 作为商业软，自然是收费的，但是微软提供了一个 Visual Studio Community 版本，可以免费使用，最新版为 Visual Studio Community 2017。
点击下载的 ".exe", 会出现一个安装选择面板，你可以勾选希望安装的功能，如果只是用于这次的编译和构造，只需要按下图进行勾选即可，然后安装即可。
4). 下载安装相应的OpenCL
OpenCL 可以简单地理解为显卡的驱动，所以Intel、Nvidia和AMD需要安装不同的OpenCL。
- 英特尔集成显卡 Intel SDK for OpenCL
- AMD APP SDK
- Nvidia CUDA Toolkit
5). 下载安装 Boost Binaries
选择和 visual studio 版本对应的版本：
Visual Studio 2015：msvc-14.0-64.exe
Visual Studio 2017：msvc-14.1-64.exe
安装完成之后，会在C盘根目录下，出现 "C:\local\" 这个文件夹，把 "C:\local\boost_1_69_0\"和"C:\local\boost_1_69_0\lib64-msvc-14.1"添加到系统环境变量 (Note: 根据安装的Boost Binaries 版本不同，路径名称会有稍微不同)
6). 编译并构造源文件
- 在命令行中，输入：
Set BOOST_ROOT=C:/local/boost_1_69_0/
Set BOOST_LIBRARYDIR=C:/local/boost_1_64_0/lib64-msvc-14.2
git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM
- 等 LightGBM的源文件下载完成之后，打开刚才安装的 CMake GUI
最上面的Brower Source 选择下载的 LightGBM 文件的路径，然后在其中新建 Build 文件夹，Brower Build 选择新建的 Build 文件夹，并且勾选 "USE_GPU" 和 "USE_OPENMP"
- Warning：如果你的电脑同时装有多个显卡（包括集成显卡），建议进行以下设置，如果只有一个显卡，可以跳过该步骤。
点击 "Add Entry", 并进行以下设置
根据刚才安装的 Visual Studio版本进行选择
点击，左下角的 "Config"，会出现
记得勾选 "USE_GPU" 和 "USE_OPENMP"，再点击左下角的 "Config"，没有再出现红颜色之后，点击旁边的 "Genarate"。
之后，使用命令行进入 ".\LightGBM\build", 然后在命令行输入：
cmake --build . --target ALL_BUILD --config Release
这时候，你会发现，LightGBM 文件夹里多了一个Release 文件夹。
然后通过命令行进入 ".\LightGBM\python-package\"，并输入：
python setup.py install --gpu
到这里就完成了使用Visual Studio 对 LightGBM 源代码进行重新编译、构造和安装。
3.2 使用 MinGW 进行编译和构造
Win 平台的 Python 是用 Visual Studio 进行构造和编译，如果使用 VS Build Tools 对LightGBM 进行构造和编译的话，可以省去很多麻烦；相反，如果使用 MinGW 对其进行编译和构造，则可能会遇到很多意想不到的麻烦。但是 Stack Overflow 上有人反映说，用 MinGW 编译会比用 VS Studio 更快，并且编译出的文件，安装之后， CPU，GPU 和内存的利用会稍微好一些。
具体步骤和使用 VS 编译差不多：
1）下载并安装 MinGW
如果你的系统是32位的，建议下载安装MinGW
如果你的系统是64位的，建议下载安装MinGW-w64
最好按着这个配置安装。
安装路径使用默认的，安装成功之后，把 "C:\Program Files\mingw-w64\mingw64\bin"(你的路径可能不太一样)添加到系统环境变量中。
为了测试安装是否成功，可以在命令行中输入："gcc -v"，如果安装成功，会出现类似下图的情况
2）下载并安装 Git for Win。
详细步骤可以参考这篇 Git安装教程（Windows安装超详细教程）
3）下载并安装 CMake。
这个安装过程比较简单，不过有两点需要注意。
根据系统是32位还是64位下载相应的“.msi”文件
勾选中间那一项，对所有用户都添加到系统 path 路径中. 其他方面就一路 next 就可以了。这是启动之后的界面:
4）下载安装相应的OpenCL
OpenCL 可以简单地理解为显卡的驱动，所以Intel、Nvidia和AMD需要安装不同的OpenCL。
- 英特尔集成显卡 Intel SDK for OpenCL
- AMD APP SDK
- Nvidia CUDA Toolkit
5）下载安装 Boost Binaries
安装完成之后，会在C盘根目录下，出现 "C:\local" 这个文件夹，把 "C:\local\boost_1_69_0\"和"C:\local\boost_1_69_0\lib64-msvc-14.2"添加到系统环境变量中。(Note: 根据安装的Boost Binaries 版本不同，路径名称会有稍微不同)
在命令行输入：
cd C:\local\boost_1_64_0\tools\build
bootstrap.bat gcc
b2 install --prefix="C:\local\boost-build" toolset=gcc cd C:\boost\boost_1_64_0
为了构造 Boost 库，如果你的电脑是单核的，你可以在命令行输入：
b2 install --build_dir="C:\boost\boost-build" --prefix="C:\boost\boost-build" toolset=gcc --with=filesystem,system threading=multi --layout=system release
如果你的电脑是单核的，你可以在命令行输入：
b2 install --build_dir="C:\boost\boost-build" --prefix="C:\boost\boost-build" toolset=gcc --with=filesystem,system threading=multi --layout=system release -j 2
在编译结束之后，你可以看到类似的情况：
Note：如果出现了问题，你可以尝试从头再试一次。
6）构造并编译源文件
在命令行中，输入：
Set BOOST_ROOT=C:/local/boost_1_69_0/
Set BOOST_LIBRARYDIR=C:/local/boost_1_64_0/lib64-msvc-14.2
git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM
等 LightGBM 的源文件下载完成之后，打开刚才安装的 CMake GUI
最上面的Brower Source 选择你下载的LightGBM文件的路径，然后在其中新建Build文件夹，Brower Build选择新建的Build文件夹，并且勾选"USE_GPU" 和 "USE_OPENMP"
Warning：如果你的电脑同时装有多个显卡（包括集成显卡），建议进行以下设置，如果只有一个显卡，可以跳过该步骤。
点击 "Add Entry", 并进行以下设置
根据刚才安装的 MinGW
点击，左下角的 "Config"，可能会出现
记得勾选"USE_GPU" 和 "USE_OPENMP"，再点击左下角的 "Config"，没有再出现红颜色之后，点击旁边的 "Genarate"。
之后，使用命令行进入 ".\LightGBM\build", 然后再命令行输入：
cmake --build . --target ALL_BUILD --config Release
这时候，你会发现，LightGBM 文件夹里多了一个Release 文件夹。
然后通过命令行进入 ".\LightGBM\python-package\"，并输入：
python setup.py install --gpu
到这里就完成了使用 MinGW-64 对 LightGBM 源代码进行重新编译、构造和安装。
4. 参数设置
通过上面的步骤，我们已经完成了 LightGBM GPU 版本的安装，接下来我们就要测试一下，安装是否成功了。
使用 GPU 进行计算的代码基本和使用 CPU 进行计算一样，只不过需要设置一个参数 device='gpu', 如果你的电脑只有一个 GPU，这样设置就可以了。但是如果你的电脑有多个 GPU，就需要多设置一些参数。
gpu_platform_id：表示要使用的GPU平台，比如 Intel，Nvidia，AMD
gpu_device_id：表示在这个平台下，要使用哪个GPU
比如我的笔记本有 Intel 的集成显卡和 Nvidia 的独立显卡，如果设置为；
device = 'gpu' 表示使用默认显卡，一般为集成显卡
device='gpu', gpu_platform_id=1, gpu_device_id=0:表示使用第二个GPU平台(我的是Nvidia)，第一个显卡，因为我的笔记本上Nvidia的显卡只有一个。
你可以在任意一段使用 LightGBM 的代码中，添加以上一个或者三个参数，如果能顺利运行，就证明安装成功了。如果失败，可以根据提示，到 CSDN 论坛 或者 Stack Overflow 上搜索相关问题。
微软这样的设定可能会让很多人觉得很脑残，确实有那么一点，那么其他可以使用 GPU 进行计算的框架是如何处理的呢？
安装 XGBoost GPU 版本之后，可以通过设置参数 "tree_method" 选择使用 CPU 或 GPU及哪种算法，它的可选参数有 "hist", "exact" (表示使用 CPU), "gpu_hist", "gpu_exact" (表示使用 GPU)。此外还可以通过设置参数 ”n_gpus=1"(表示使用一个 GPU, "n_gpus= -1" (表示使用所有的 GPU). Google 的深度学习框架 TensorFlow 也有 CPU 和 GPU 两个版本, 在只安装 CPU 版本的时候, 电脑只能使用 CPU 进行计算, 但是 如果同时安装了 CPU 和 GPU 两个版本时, TensorFlow 会首先检测 GPU 是否可用, 如果可用, 就默认使用 GPU 进行加速计算, 否则还是使用 CPU.
相比于 XGBoost 和 TensorFlow, LightGBM 调用 GPU 的方式确实不怎样方便, 但是 XGBoost 和 TensorFlow 只能使用 Nvidia 的独显进行加速计算, 而 LightGBM 却可以使用 Intel, Nvidia 和 AMD 三个平台的显卡进行加速计算, 这对于只有 Intel 集显的电脑是非常友好的.
结合这几个计算框架在调用 GPU 时各自的优缺点, 建议 LightGBM 使用Tensor Flow 那样的调用方式, 在 GPU 可用的情况下, 默认使用 GPU, 同时具有集显和独显的时候, 优先调用独显. 这样更能发挥出 GPU 比较强悍的计算并行计算能力, 也能符合用户的使用习惯.
5. 性能提升
安装 GPU 版本是为了提高计算速度，那么使用 GPU 相对与使用 CPU，速度到底提到了多少呢？接下来，我们会用一段程序进行试验。
import lightgbm as lgb
import xgboost as xgb
import time
dtrain = lgb.Dataset('higgs.csv')
params = {'max_bin': 63,
'num_leaves': 255,
'learning_rate': 0.1,
'tree_learner': 'serial',
'task': 'train',
'is_training_metric': 'false',
'min_data_in_leaf': 1,
'min_sum_hessian_in_leaf': 100,
'ndcg_eval_at': [1, 3, 5, 10],
'sparse_threshold': 1.0,
'device': 'cpu'
}
print("*****************************")
t0 = time.time()
gbm = lgb.train(params, train_set=dtrain, num_boost_round=10,
valid_sets=None, valid_names=None,
fobj=None, feval=None, init_model=None,
feature_name='auto', categorical_feature='auto',
early_stopping_rounds=None, evals_result=None,
verbose_eval=True,
keep_training_booster=False, callbacks=None)
t1 = time.time()
print('cpu version elapse time: {}'.format(t1-t0))
time.sleep(20)
print("*****************************")
params = {'max_bin': 63,
'num_leaves': 255,
'learning_rate': 0.1,
'tree_learner': 'serial',
'task': 'train',
'is_training_metric': 'false',
'min_data_in_leaf': 1,
'min_sum_hessian_in_leaf': 100,
'ndcg_eval_at': [1, 3, 5, 10],
'sparse_threshold': 1.0,
'device': 'gpu',
'gpu_platform_id': 1,
'gpu_device_id': 0
}
t0 = time.time()
gbm = lgb.train(params, train_set=dtrain, num_boost_round=10,
valid_sets=None, valid_names=None,
fobj=None, feval=None, init_model=None,
feature_name='auto', categorical_feature='auto',
early_stopping_rounds=None, evals_result=None,
verbose_eval=True,
keep_training_booster=False, callbacks=None)
t1 = time.time()
print('gpu version elapse time: {}'.format(t1-t0))
time.sleep(20)
print("*****************************")
params = {'max_bin': 63,
'num_leaves': 255,
'learning_rate': 0.1,
'tree_learner': 'serial',
'task': 'train',
'is_training_metric': 'false',
'min_data_in_leaf': 1,
'min_sum_hessian_in_leaf': 100,
'ndcg_eval_at': [1, 3, 5, 10],
'sparse_threshold': 1.0,
'device': 'gpu'
}
t0 = time.time()
gbm = lgb.train(params, train_set=dtrain, num_boost_round=10,
valid_sets=None, valid_names=None,
fobj=None, feval=None, init_model=None,
feature_name='auto', categorical_feature='auto',
early_stopping_rounds=None, evals_result=None,
verbose_eval=True,
keep_training_booster=False, callbacks=None)
t1 = time.time()
print('gpu version elapse time: {}'.format(t1-t0))
使用的数据集是微软官方对比 LightGBM 和 XGBoost 性能时，所使用的数据集。
笔记本的配置是：
CPU：Intel Core i7-8550U
GPU：Intel UHD Graphics 620, NVIDIA GeForce®MX150
这是在我的笔记本上的运行的结果，从计算时间上来看，使用 GPU 计算对速度提升还是挺大的。不过出乎我的意料的是，Intel 的集显和 Nvidia 的独显所用时间差不多，可能是我的独显太垃圾了吧。
我本人是用 VS 编译的，所以 MinGW 部分写的有些省略，请大家见谅。
PS：这是我第一次写博客，文章中肯定有很多错误的地方，请大家多多包涵，也欢迎大家指出。
