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Tensorflow로 성능 측정하기 - Windows, Colab 성능 비교 이전 블로그에서 Tensorflow를 사용하여 Windows PC의 GPU를 사용하도록 설정했습니다. https://android-developer.tistory.com/94 Tensorflow에서 GPU 확인 안될 때 - is_built_with_cuda false구글 코랩에서 무료로 제공 중인 GPU와 제 컴퓨터의 GPU를 비교하고싶어서 집에 있는 노트북으로 Tensorflow로 테스트를 하려고 했는데. 안되네요...? 그래서 여러 가지 방법을 시도한 끝에 찾아낸android-developer.tistory.com 이제 TensorFlow가 GPU를 사용하니 CPU를 사용했을 때와 GPU를 사용했을 때 성능 차이가 얼마나 나는지 비교해보겠습니다. 참고로 제 노트북의 스펙은 다음과 같습니다. CPU: .. 2024. 6. 23.
Tensorflow에서 GPU 확인 안될 때 - is_built_with_cuda false 구글 코랩에서 무료로 제공 중인 GPU와 제 컴퓨터의 GPU를 비교하고싶어서 집에 있는 노트북으로 Tensorflow로 테스트를 하려고 했는데. 안되네요...? 그래서 여러 가지 방법을 시도한 끝에 찾아낸 결과를 공유합니다.윈도우에서는 특정 버전을 반드시 설치해야만 GPU를 인식한다. 그렇기 때문에 그냥 최신 버전을 막 설치하면 인식하지 못합니다... 꼭 다음과 같은 순서를 따라주세요.NVIDIA GPU 그래픽 드라이버 설치다음 커맨드를 명령 프롬프트에 넣어서 드라이버가 잘 인식되는지 확인합니다. nvidia-smi 문제없으면 다음과 같이 출력됩니다. Cuda Toolkit 설치하기이 부분이 조금 힘듭니다. 먼저 본인이 사용 중인 GPU의 모델 확인이 필요합니다.  위 사진처럼 장치관리자에 들어가서 본인.. 2024. 6. 22.
Flutter 에러 발생 No connected devices found 해결 방법 어제까지만 해도 잘 되던 Flutter가 갑자기 동작을 하지 않았습니다... 에러 내용을 보아하니 다음과 같이 뜨는데 No connected devices found; please connect a device, or see flutter.dev/setup for getting started instructions. site:stackoverflow.com 분명히 Emulator는 잘 설치되어 있고... Flutter가 아닌 Kotlin으로 만들어진 안드로이드 프로젝트는 잘 동작했습니다. 그래서 다음과 같은 방법으로 해결을 시도 해봤습니다.Flutter doctor 커맨드맥북 기준 flutter doctor 커맨드를 사용하면 현재 flutter를 동작하기 위해 필요한 프로그램이 설치되있는지를 확인할 수 .. 2024. 6. 7.
구글 코랩(Colaboratory)에서 파일 업로드하는 방법 - 두 가지 쉬운 방법 구글 코랩(Google Colab)은 데이터 과학과 머신러닝 프로젝트를 위한 무료 클라우드 서비스입니다. 이 플랫폼은 사용자가 복잡한 설치 과정 없이 바로 코드를 작성하고 실행할 수 있게 해 줍니다. 하지만 프로젝트를 진행하다 보면 로컬 시스템이나 구글 드라이브에 있는 파일을 구글 코랩 환경으로 가져와야 할 때가 있습니다. 이번 포스트에서는 구글 코랩에서 파일을 업로드하는 두 가지 방법에 대해 자세히 설명드리겠습니다.1. file.upload()를 사용하여 파일 업로드하기가장 간단한 방법 중 하나는 file.upload() 함수를 사용하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 로컬 컴퓨터에서 직접 파일을 선택하여 구글 코랩 환경으로 업로드할 수 있습니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.새 셀을 열고 다음 코드를 .. 2024. 5. 12.

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