Tensorflow 세팅 확인(버전확인, GPU확인, GPU 지정, 지정된 GPU 확인)

본글은 Tensorflow 설치 및 Cuda 설치를 다루지 않습니다.

두가지 세팅 완료 후 확인 부분을 다루고 있습니다.

1. 라이브러리 Import

import tensorflow as tf

2. Tensorflow 버전확인

print(tf.__version__)

3. GPU 상태 확인

"!"를 통해서 터미널에서 사용가능한 명령어를 사용할 수 있다.

터미널(또는 cmd)에서 nvidia-smi 명령어를 통해서 gpu의 상태를 확인할 수 있다.

!nvidia-smi

 

위 그림에서 확인 가능한 GPU정보는 다음과 같다.

현재 1개의 GPU가 0번으로 연결되어 있으며, 해당 GPU는 RTX A5000이다.

(만약 여러개의 GPU가 연결되어 있다면 순차적으로 0~n번의 번호를 부여받는다.)

4. 사용할 GPU 지정

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' # 여러개 사용시 '0,1,2' 식으로 하나의 문자열에 입력
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') # 호스트 러나임에 표시되는 GPU 장치 목록 반환

if gpus: # 반환된 GPU 장치 목록이 있다면
    try: # 해당 장치에 대한 메모리 증가 활성화 여부 설정
        tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
    except RuntimeError as e: # try문 실패시에 에러문구 출력
        print(e)

5. Tensorflow에서 GPU 확인

device_lib 라이브러리를 통해서 local devices를 확인 가능하다.

아래 그림에서는 cpu와 gpu가 한개씩 확인되었다.

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

list_physical_devices를 통해서 현재 지정된 physical device도 확인 가능하다.

print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))