我想知道我是否可以在Google Colaboratory笔记本中安装RAPIDS库（完全在GPU上执行机器学习任务）？
我做了一些研究但是我找不到这样做的方法......
看起来各个子部件还没有pip-installable，所以将它们放在colab上的唯一方法就是在colab上构建它们，这可能比你有兴趣投入更多的努力:) https://github.com/rapidsai/cudf/issues/285是值得关注的问题急救/ cudf（可能是其他的急流/自由队也会效仿）。
现在可以使用新的T4实例https://medium.com/rapids-ai/run-rapids-on-google-colab-for-free-1617ac6323a8
要启用cuGraph，您可以使用以下命令替换wget命令：
！conda install -c nvidia / label / cuda10.0 -c rapidsai / label / cuda10.0 -c pytorch \ -c numba -c conda-forge -c numba -c defaults \ boost cudf = 0.6 cuml = 0.6 python = 3.6 cugraph = 0.6 -y