[Pytorch Tip!] 파이토치 GPU 사용 설정

cuda를 version에 맞게 setting 해주었다면, 사용을 해봐야겠죠?

 

이번시간에는 간단하게 파이토치에서 GPU를 사용가능하도록 하는 명령어를 소개하겠습니다.

 

# pytorch gpu 사용법

import torch

USE_CUDA = torch.cuda.is_available()
print(USE_CUDA)

device = torch.device('cuda:0' if USE_CUDA else 'cpu')
print('학습을 진행하는 기기:',device)

 

만약 cuda 설정이 안되어있다면, 옆 이미지와 같이

cpu로 결과가 나오겠죠?

 

 

이러한 결과가 나와야 gpu사용이 가능한겁니다!!

 

 

 

이제, 위에서 선언한 device가 GPU로 설정되었습니다.

 

설정된 device에 대한 정보를 확인해보겠습니다.

print('cuda index:', torch.cuda.current_device())

print('gpu 개수:', torch.cuda.device_count())

print('graphic name:', torch.cuda.get_device_name())

cuda = torch.device('cuda')

print(cuda)

이런 식으로 자신의 GPU 정보를 확인하실 수 있습니다.

 

 

 

 

gpu를 사용 할때는 연산량이 많은 곳에서 사용하면 되는데요.

 

model compile 또는 loss 연산, 이미지 data read 등이 있겠습니다.

 

이때 .to(device) 를 붙여주면 gpu로 연산을 진행합니다.

 

아래 예시와 같이요!

ex)

x_test = mnist_test.test_data.view(-1, 28*28).float().to(device)

 

구체 적인 사용법은 추후에 게시하겠습니다.

 

읽어주셔서 감사합니다.