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목록AI/AI 개발 (18)
오뚝이개발자
tensorflow나 keras를 사용해 ML 코드를 돌릴 때 CPU가 아닌 GPU에서 돌아가도록 설정하는 방법에 대해 소개한다. 방법은 크게 2가지 정도가 있는데 본인이 원하는 상황에 따라 맞게 사용하면 된다. 방법 1 : 원하는 부분에만 GPU로 실행하도록 하기 # 텐서를 GPU에 할당 with tf.device('/GPU:0'): a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]) c = tf.matmul(a, b) print(c) 위와 같이 with문으로 사용하면 특정 컨텍스트를 묶어 해당 부분만을 특정 GPU로 실행되도록 한다. 이 때, 어떤 GPU를 사용할 ..
케라스에서 optimizer로 RMSprop을 사용하다 보면 위와 같은 에러가 나오는 경우가 많다. 아마 버전 문제이거나 import 형식 때문인 것 같은데(구체적인 원인은 잘 모르겠다...) 하지만 해결법은 알고 있음!!! ㅎㅎ 이런 경우 대부분 아래와 같이 사용했을 경우가 많다. import keras model = ~~~~....# 대충 이 부분에 model definition을 했다고 한다면 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=RMSprop(lr=0.001), metrics=['accuracy']) 이 때 실행을 돌리면 AttributeError: module 'keras.optimizers' has no attribute 'RMS..