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[pytorch] 파이토치 opencv, mxnet, torchmetrics 설치 시 gpu 인식 불가 이슈 해결

pytorch나 tensorflow를 다루다보면 어떠한 패키지를 설치했을 때, 패키지가 cpu 버전으로 내려가는 이슈가 있어서 gpu 인식을 못한다. 이때 해결하기가 굉장히 번거로운데, 필자 같은 경우에는 가상환경을 처음부터 재설치했다. 이런 이슈는 특히 텐서플로우보다는 pytorch에서 더 많이 발생했다. 그중에서도 많이 설치하는 라이브러리를 위주로 몇개 설명을 하자면... opencv 이 패키지는 왜인지는 모르겠지만 conda를 통해 opencv를 설치했을 때는 pytorch에서 cuda를 인식하지 못하게 되었다. 이 경우 pip install opencv-python 명령어를 통해 설치하면 말끔하게 해결되니 참고하자. mxnet mxnet과 같은 경우도 정상적으로 설치하면 문제가 되지 않으나.. ..

[Tensorflow] Multi GPU 사용하기 (gpu 병렬처리)

데이터의 용량이 큰 경우, 가용할 수 있는 GPU가 여러 개인 경우, 더 효율적으로 모델을 학습할 수 있는 방법이 있습니다. 단일 GPU가 아닌 여러 개의 GPU를 활용하여 분산전략을 수행한다면, 더 빠르게 모델을 학습시킬 수 있습니다. (물론 너무 적은 데이터의 경우 데이터를 분할하는 시간이 더 오래걸리기 때문에, 그러한 경우에는 단일 GPU를 사용하면 됩니다) GPU병렬 처리에는 다양한 방법이 존재하는데요. 간단한 소개와 함께 대표적인 방법 코드를 통해 확인해보겠습니다. 방법1. MirroredStrategy TensorFlow에서 여러 gpu를 활용한 학습에 추천하는 방법입니다. 사전에 설정된 & 사용 가능한 모든 GPU자원을 동시에 활용을 하는 방법을 채택하는데요. 이때 입력 데이터는 병렬적으로 ..