[ 인공지능 학습 ] 라이브러리에서 학습할 때 GPU 사용 지정하거나 GPU 사용안하는 방법

[ 인공지능 학습 ] 라이브러리에서 학습할 때 GPU 사용 지정하거나 GPU 사용안하는 방법 - Whitmem

AI Development Study
2023-06-16 04:28 게시 3f5cc452e8694b372030

이 페이지는 외부 공간에 무단 복제할 수 없으며 오직 있는 그대로 게시되며 부정확한 내용을 포함할 수 있습니다. 법률이 허용하는 한 가이드 라인에 맞춰 게시 내용을 인용하거나 출처로 표기할 수 있습니다.
This page is not to be distributed to external services; it is provided as is and may contain inaccuracies.

인공지능 학습을 할 때 CPU를 사용하는지 GPU를 사용하는지 명확하지 않을 때가 있습니다. 이럴 때에는 직접 GPU가 학습 시스템에 잡히지 않도록 하는 방법을 활용해서 진행 해볼 수 있습니다.

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]에 대한 값을 -1로 기입하는 경우 CPU 전용, 그외 그래픽 카드의 디바이스 넘버를 넣으면 해당 디바이스로 적용됩니다. ex) 0

import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" from tensorflow.python.client import device_lib result = device_lib.list_local_devices() print(result);

결과

그러면 결과가 CPU만 뜨는 것을 볼 수 있습니다.

주의 사항

삽질하다가 알게 된 사항인데, 이 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]는 터미널이 살아 있는 한 최초 한번만 적용되는 것 같습니다. 주피터를 사용하고 있는 경우, 터미널 세션에 한번만 적용되고, 학습 등 작업이 모두 진행되기 전 제일 상단에 넣어야 하는 것 같습니다. 세션이 유지되고 있다면, 다시 값을 바꾸더라도 적용되지 않기 때문에 커널을 강제로 종료하고 다시 시작하는 작업이 필요합니다.

그런 후 다시 실행 해 보면 적용됩니다.

댓글 0개