오뚝이개발자

아나콘다 설치 방법은 여러 곳에서 찾아볼 수 있으니 생략하겠다. GPU를 사용하는 머신러닝을 위해서는 환경설정이 중요하다. 아나콘다를 이용해 환경 세팅을 해주어야 하는데 파이썬, 파이토치, 쿠다 버전을 맞추기가 까다롭다. 각 버전별로 호환이 되는 것들이 정해져있어서 다른 버전으로 다운받았다가는 싹 다 엎고 재설치를 해야 한다. 여기서는 python3.9에 pytorch를 설치하여 GPU 환경을 구축하는 방법을 소개한다. 먼저 아래와 같은 커맨드로 python3.9를 사용하는 콘다 가상환경을 생성한다. conda create -n [환경이름] python=3.9 가상환경이 만들어졌으면 아래 커맨드로 해당 가상환경을 활성화시킨다. conda activate [환경이름] 그 후 아래 커맨드로 python3.9..

모델 학습을 돌리다보면 GPU 상태를 모니터링해야 되는 경우가 종종 있다. 내가 지정한 GPU로 프로그램이 잘 돌아가고 있는지, GPU 메모리가 학습이 진행되는 정도에 따라 얼만큼 점유되고 있는지, GPU 사용률이 충분히 높게 잡히고 있는지 같은 사항들을 확인해야 되는 경우들이 그러하다. 이럴 땐 아래의 커맨드로 확인이 가능하다. 리눅스 커맨드 창에 아래와 같은 명령어를 입력하면 1초 단위로 갱신되는 GPU 상태를 모니터링할 수 있다. watch -n -1 nvidia-smi