Keras, Tensorflow에서 GPU 똑똑하게 사용하기 - 1부

Python/Keras 2018. 10. 11. 22:07

이번 포스팅에서는 Keras와 Tensorflow에서 GPU를 더 똑똑하게 사용하는 방법에 대해 알아보자. 케라스 (와 당연히 텐서플로우)를 사용한다면, GPU도 높은 확률로 사용 중일 것 이다. 근데 이놈의 텐서플로우는 default로 (2장 이상의 GPU를 사용한다면 모든) GPU의 메모리를 배정받으면서 시작되는데, 이 경우 파이썬 프로세스를 하나만 실행하기만 해도 GPU 메모리가 허덕이는 경우가 태반이다. 하는일은 하나도 없고 (util : 0%) 메모리는 95%를 먹고계신 Tensorflow ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[10000,32,28,28] [[Node: conv..

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1.1 윈도우에서 Tensorflow 설치하기 (GPU 버전)

Python/Tensorflow 2017. 3. 2. 17:07

2017/03/01 - [Tensorflow] - 1. 윈도우에서 Tensorflow 사용하기 (CPU 버전) 앞선 글에서는 윈도우에서 native pip을 사용하여 Tensorflow를 사용하는 방법을 알아보았다. 하지만 해당글에서 나온 설치방법만으로는 tensorflow-gpu를 제대로 사용할 수 없는데, 몇가지 툴셋들이 빠져있기 때문이다. 이번 글에서는 어떤것을 어떻게 깔아야 하는지 간략하게 알아보자. 1. 지금 상황은?필자의 Tensorflow 설치법을 따라서 tensorflow-gpu를 설치했다면, python에서 tensorflow를 불러올 때 아래와 같은 에러가 뜨게 된다. >>> import tensorflowI c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\de..

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