파이썬 셸 내부에서 tensorflow가 GPU 가속을 사용하는지 확인하는 방법은 무엇인가요?

제가 우분투 16.04에 tensorflow를 내장된 apt cuda 설치를 사용하여 두 번째 대답을 here 통해 설치했습니다.

이제 제 질문은 tensorflow이 실제로 gpu를 사용하는지 어떻게 테스트할 수 있는지입니다. 저는 gtx 960m gpu를 가지고 있습니다. import tensorflow을(를) 실행하면 다음과 같은 출력이 나옵니다.

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally

이 출력이 충분한지 확인하여 tensorflow가 GPU를 사용하는지 확인할 수 있습니까?

답변 1

아니요, 열린 CUDA 라이브러리만으로는 충분하지 않다고 생각합니다. 그 이유는 그래프의 다른 노드가 서로 다른 장치에 있을 수 있기 때문입니다.

tensorflow2를 사용할 때:

print(Num GPUs Available: , len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

텐서플로 1에서는 어떤 장치를 사용하는지 확인하기 위해 장치 배치 로그(log device placement)를 활성화할 수 있습니다. 다음과 같이 하면 됩니다.

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

이 유형의 출력을 확인하려면 콘솔을 확인하세요.

답변 2

TensorFlow는 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 사용되는 인기있는 오픈 소스 라이브러리입니다. TensorFlow는 CPU 및 GPU 가속화를 사용하여 모델 훈련을 빠르게 할 수 있습니다. 따라서 TensorFlow가 GPU 가속화를 사용하고 있는지 확인하는 것은 좋은 생각입니다.

TensorFlow에서 GPU 가속화를 사용하고 있는지 확인하는 방법 중 하나는 다음 명령을 실행하는 것입니다.

```python

import tensorflow as tf

print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

```

이 명령은 TensorFlow가 사용 가능한 GPU 장치 목록을 반환합니다. 만약 아무것도 반환되지 않는다면 TensorFlow가 GPU 가속화를 사용하지 않고 있음을 의미합니다.

이 명령 외에도 다른 방법이 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 TensorFlow에 작동하는 방법을 확인할 수 있습니다.

```python

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:

devices = sess.list_devices()

print(devices)

```

위 코드는 TensorFlow가 사용하는 장치의 목록을 반환합니다. 여기에는 CPU와 GPU 모두 포함될 수 있습니다. 하지만 중요한 것은 GPU가 존재하는지 여부입니다. 만약 GPU를 확인할 수 있다면 TensorFlow가 GPU 가속화를 사용하고 있음을 의미합니다.

TensorFlow가 GPU 가속화를 사용하는지 여부를 파악하는 것은 머신러닝 모델 훈련 속도를 크게 높일 수 있습니다. 또한, GPU를 사용하는 것이 CPU를 사용하는 것보다 훨씬 빠르기 때문에 TensorFlow를 사용하는 경우 GPU 가속화를 사용할 것을 권장합니다.

이와 같이 TensorFlow가 GPU 가속화를 사용하는지 여부를 파악하는 방법을 알아보았습니다. 이를 통해 TensorFlow에서 최상의 성능을 얻을 수 있으며, 머신러닝 모델의 훈련 시간을 크게 줄일 수 있습니다.