[딥러닝] 텐서플로우 - GPU 확인 및 사용하기

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# 텐서플로우 그래픽카드 연결확인

# 텐서플로우 그래픽카드 연결 및 사용하기

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 해당 포스팅은 텐서플로우 딥러닝 작업 시 그래픽 카드(GPU) 연결 여부를 확인하고, GPU를 사용하는 방법에 대하여 정리하였습니다. 

 

▽ 텐서플로우 GPU 연결하는 코드

import os
import tensorflow as tf 
from tensorflow.python.client import device_lib
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

 

1. 텐서플로우 GPU 확인방법

다음 코드를 사용하여 gpu 사용 가능 여부를 확인할 수 있습니다.

import tensorflow as tf 
from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices() )

 

GPU가 정상적으로 연결되어 있다면 아래와 같이 CPU, GPU 정보가 출력됩니다. 만약 GPU가 연결되지 않았다면 CPU 정보만 출력됩니다.

 

 

확인해 보면 CPU와 GPU가 연결되었음을 확인할 수 있습니다.

 

2. GPU 정보 확인

다음 코드를 이용하여 내 PC에 연결된 GPU 정보를 확인할 수 있습니다.

! nvidia-smi

 

3. GPU  / CPU 사용 방법

GPU를 사용하려면 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] 을 "0" 으로 선언합니다.

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

 

다시 CPU를 사용하려면 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] 을 "-1" 으로 선언하면 됩니다.

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

 

4. GPU 사용상태 확인

작업관리자 창을 실행하여 GPU가 정상적으로 작동 중인지 확인할 수 있습니다.

 

 

 

 P.S 이상이며 GPU 연결후에도 GPU가 정상적으로 잘 연결되어 있는지 확인하는 법,  GPU가 메모리를 얼마나 어떻게 사용하고 있는지 등에 대해서도 포스팅 할 수 있도록 하겠습니다.

 

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# 참고자료

 

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