[Python] Tensorflow-gpu 쉽게 사용하는 법!

tensorflow-gpu 설치하기

conda install -c anaconda tensorflow-gpu==2.6.0
# tensorflow-gpu 버전은 본인 환경에 맞게 설정, python=3.7
# -c anaconda를 꼭 붙여줘야 함
# 위 코드 실행 시 아래 사진처럼 설치할 패키지 중 cuda와 cudnn이 포함되어 있음

 

 

 

GPU 사용 가능 여부 확인하기

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
# 출력 화면에 GPU가 있다면 성공! CPU만 있으면 실패... :(
# memory_limit: GPU 메모리 사양

 

GPU 사용 완료 후 메모리 초기화하기

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' ## 초기화할 GPU number

with tf.Graph().as_default():
	# GPU 메모리를 전부 할당하지 않고, 아주 적은 비율만 할당되어 시작됨. 프로세스의 메모리 수요에 따라 자동적으로 증가
	# 단, GPU 메모리를 처음부터 전체 비율을 사용하지 않음
	gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=True)

 

GPU/CPU를 활용하여 학습

print("GPU를 사용한 학습")
with tf.device("/device:GPU:0"):
	history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=128, callbacks=callbacks_list, validation_data=(X_valid, y_valid))

print("CPU를 사용한 학습")
with tf.device("/device:CPU:0"):
	history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=128, callbacks=callbacks_list, validation_data=(X_valid, y_valid))

 

GPU/CPU 사용 현황 파악하기

• 작업 관리자 → 성능 탭 → GPU → 전용 GPU 메모리 사용량 그래프 확인