- 이 에러는 align코드를 실행시킬 때 발생했다.
- tensorflow gpu 관련 예제 코드를 찾아서 실행시켜봤더니 이 에러가 또 발생했다.
- tensorflow가 gpu를 제대로 사용하지 못하고 있는것 같다는 생각이 들었다.
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[Tensorflow] 텐서플로우 GPU 확인, 특정 GPU 사용 방법
텐서플로우 GPU 사용 가능 여부 체크, 원하는 GPU 지정 하기 안녕하세요. 이번 글에서는 tensorflow 2 버전에서 gpu가 연결되었는지를 점검하고, 원하는 gpu를 사용할 수 있도록 하는 방법에 대해서 간
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from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices() # CPU:0만 출력됌
physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices) # [] 출력됌
- gpu 연결 확인 (gpu연결되어 있지 않음)
- os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]에 사용하고자 하는 GPU의 넘버(0)를 적어주고
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')- 이걸 입력했는데, 또 위와 같은 에러(E: ~~~)가 발생했다. gpu사용은 어떻게 하는거지..
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import tensorflow.compat.v1 as tf # v2에서 v1코드 (session같은 문법)을 사용하기 위해서 이와 같이 선언
tf.disable_v2_behavior()
node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
node2 = tf.constant(4.0, tf.float32)
node3 = tf.add(node1, node2)
sess = tf.Session()
print(sess.run(node3))
- 에러는 뜨는데 계산은 된다.. 이건 cpu를 사용해서 계산된 결과를 보여주는건가?
- ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow' // vscode 커널 문제였다.(터미널에서는 잘 실행 됌)
- 터미널에서 sys.path를 입력해봤을 때의 결과랑 파이썬 파일에서 print한 sys.path의 결과가 다르다 --> 왜? // 이것도 커널 문제
- Tensorflow-gpu도 따로 깔아야 하나? 최신버전은 cpu버전이랑 같이 깔리는거 아니었어? // tensorflow-gpu 설치해보니 이미 깔렸다고 나옴
- 관련 자료 보다가, export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64 경로 추가해줌
- Tensorflow gpu 관련 예제 코드를 작성해서 실행시켜봤는데 에러가 뜬다. 아무래도 tensorflow가 gpu를 제대로 사용하지 못하고 있는것 같다 but, 계산은 잘 함. 그래서 일단 같이 뜬 다른 에러 먼저 잡아보기로 했다. //--> 실제로도 코드를 실행하는데에는 큰 영향이 없었다!