AI 인공지능/AI Environment5 Keras 멀티 GPU 사용 방법 Keras로 멀티 GPU를 사용하려고 실제 훈련을 시켜보면 GPU 한 개만 점유해서 사용하여 멀티 GPU를 활용하지 못하는 경우를 볼 수 있다. 간단한 이유는 Keras와 Tensorflow 버전 호환성 문제이기 때문이다. 이럴때 간혹 외국 사이트나 다른 블로그를 보면 Tensorflow 버전을 1.5, 1.4로 낮추면 된다고 써져있는데 전혀 그럴 필요가 없다. Tensorflow 2.6 이상부터 Keras가 별개 패키지로 관리되기 때문에 이전 버전은 유연하게 대응하도록 하자. 환경 Keras==2.3.1 tensorflow==2.2.0 대응 방법 1. Keras 패키지의 Tensorflow Backend의 _get_available_gpus 함수를 Overwrite 한다. import keras.bac.. 2022. 11. 21. conda install vs pip install ※ 퍼가실때 반드시 출처를 남겨주세요 개요 conda 패키지 관리자와 pip 패키지 관리자를 같이 사용하면서 두 개의 차이점에 대해서 알지 못하고 사용하는 분들이 많이 안타까워 알고있는 지식을 최대한 공유하여 남기고자한다. FAQ conda install 하면 pip install도 별도로 해줘야하나요? (pip install하면 conda install도 별도로 해줘야하나요?) → python 패키지는 site-packages 같은 디렉토리를 공유하고 있으므로 한쪽만 install 을 해주면 됩니다. conda vs pip 차이점은 무엇인가요? → 차이점은 패키지를 받아오는 주소가 다르고 설치하는 모듈과 패키지가 다를 수 있습니다. pip로 했을 경우 python에 해당하는 패키지만 설치하는것에 반해서.. 2021. 9. 25. PyTorch Tensorboard 시각화 기본적인 샘플링 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np writer = SummaryWriter() for n_iter in range(100): writer.add_scalar('Loss/train', np.random.random(), n_iter) writer.add_scalar('Loss/test', np.random.random(), n_iter) writer.add_scalar('Accuracy/train', np.random.random(), n_iter) writer.add_scalar('Accuracy/test', np.random.random(), n_iter) tensorboard --logdir ru.. 2021. 9. 12. torchsummary 모델 정보 요약 CNN for MNSIT import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchsummary import summary class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.conv2_drop = nn.Dropout2d() self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.rel.. 2021. 9. 12. Tensorflow Object Detection 흐름도 Tensorflow Object Detection 흐름도 ※ 무단으로 퍼가지 마시고 출처를 남겨주세요. 2019. 2. 3. 이전 1 다음 728x90 반응형
