코랩 사용시 체크 방법 GPU, 속도 향상 방법

코랩 사용시 체크 방법 GPU, 속도 향상 방법

 

※ 코랩 사용시 초기 설정 3가지

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• 런타임 유형변경 - GPU

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• 드라이브 마운트

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• 런타임 - 모두실행

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# 환경설정

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- Colab: 코드 작성, 라이브러리 연동, GPU 활용

- 구글 드라이브 : 데이터 가져오거나 저장

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• 코랩에서 구글 드라이브에 있는 파일 접근
• 왼쪽의

아이콘을 클릭

• 상단의

아이콘을 클릭

​

※ GPU 체크하기

# 할당된 GPU 보기

from tensorflow.python.client import device_lib

device_lib.list_local_devices()

​

# 현재 할당된 것이 CPU인지 GPU인지 확인

import tensorflow as tf

tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')​

​

# 할당된 GPU를 실행

import os

​

os.environ[​​"CUDA_VISIVLE_DEVICES"] = "0"

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU")

if gpus:

try:

# GPU 메모리 사용을 설정

tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)​

except RuntimeError as re:

print(re)

​

# GPUG 메모리를 전부 할당하지 않고 필요에 따라 자동으로 할당하도록 설정

from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto

from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession

​

config = ConfigProto()

config.gpu_options.allow_growth = True

session = InteractiveSession(config = config)​

​

​

※ 설치된 라이브러리 확인

​

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