R：GPU上的机器学习

是否有用于R的任何机器学习包都可以利用GPU来提高训练速度（类似于python世界中的theano）？

我看到有一个名为gputools的程序包，它允许在gpu上执行代码，但我正在寻找一个更完整的库用于机器学习。

至于GPU上的完整机器学习软件包，则不存在这样的软件包。但是，实际上有少数R包可以使用GPU。您可以在CRAN高性能计算页面上看到这些软件包。您应该注意，这些软件包中的大多数确实需要您拥有NVIDIA卡。在可用的软件包中，除非有特殊情况，否则您最有可能会使用三个软件包。

1. gputools-如果对距离计算感兴趣（仅NVIDIA）。
2. gmatrix-常规数值计算（仅NVIDIA）。
3. gpuR-常规数值计算（通过OpenCL的任何GPU）。*

* 注意 -冒着自我提升的风险，我是gpuR软件包的作者。

您可能可以使用后两个包来重现现有的机器学习算法。我实际上是在使用我的gpuR软件包来创建GPU加速的Neuronet软件包，但这正在进行中。

因此，总而言之，如果您确定了基本资源，则可以在R中使用它。但是，如果您在不久的将来需要某些资源，则需要探索@YCR指出的其他资源/方法。

这实际上是tensorflow，caffe，mxnet的包装，但可能对您有用。

https://www.h2o.ai/deep-water/

如果使用SVM，则可以尝试用于GPU的Rgtsvm软件包，该软件包向后兼容e1071实现。

https://github.com/Danko-Lab/Rgtsvm

mxnet是使用GPU进行机器学习的一个很好的库。该软件包大部分是深度学习的，因此，如果您正在寻找特定的机器学习算法，则可能找不到它们。但是，他们有一套很好的深度学习算法。