PyTorch - GPU 설정 (7)

Google Colab은 기본적으로 무료로 GPU를 쓸 수 있게 해 준다.

물론 Pro급은 훨씬 좋다.

GPU을 사용해서 연산을 시도해볼 생각이다.

 

 

GPU 설정

방법: 런타임 -> 런타임 유형 변경 -> GPU

 

1) Nvidia 그래픽 카드가 설치된 환경에서 그래픽 카드의 상태를 확인하는 명령어

!nvidia-smi

기본은 Tesal T4이다.

 

2) Pytorch가 GPU Access 하는지 확인

import torch
torch.cuda.is_available()

True가 나오면 굿!

 

3) 현재 GPU의 장치 수를 확인해 보자

torch.cuda.device_count()

 

실습해 보기

1) device 확인

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

 

2) tensor 생성

 

tensor = torch.tensor([1,2,3])

print(tensor, tensor.device)

default값은 cpu이다.

 

3) GPU로 이동

tensor_gpu = tensor.to(device)

tensor_gpu

device가 cuda로 바뀐 것을 확인할 수 있다.

 

4) GPU상태에서 Numpy배열로 변환

tensor_gpu.numpy()

하지만 에러가 날 것이다. PyTorch의 대표 오류 3가지를 보자면

- 배열 모양

- 데이터 유형

- 장치

GPU상태에서는 Numpy로 넘어갈 수 없다.

tensor_cpu = tensor_gpu.cpu().numpy()

tensor_cpu

GPU를 CPU로 변경해 준 후에 numpy 배열로 변경할 수 있다.