tensorflow2 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. 이전 1 다음
