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1. 로컬 디바이스 목록 확인 from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 본 코드는 Python에서 Tensorflow 라이브러리를 사용하여 현재 시스템에서 사용 가능한 로컬 디바이스 목록을 확인하는 데 사용된다. tensorflow에서 gpu를 사용할 수 있는 환경을 잘 구축했다면 위 사진과 같이 CPU 및 GPU 정보 모두 뜰 것이다. 2. GPU 및 CPU 사용 설정 import os # GPU 사용시 "0" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # CPU 사용시 "-1" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" 여러개..

텐서플로 (tensorflow) 란? Tensorflow는 현재 신경망 구축에 관심이 잇는 전 세계 수천 명의 사람들을 위한 일상의 도구이다. Tensorflow는 머신 러닝 어플리케이션, 특히 딥러닝에 사용되는 소프트웨어 라이브러리이다. 이것은 신경망과 같은 계산 그래프에서 자동 미분과 같은 작업을 수행할 수 있도록 한다. 또 다른 주요 이점은 GPU 하드웨어에서 계산을 수행하며 잠재적으로 큰 속도 향상을 가져올 수 있다는 것이다. Tensorflow는 이러한 목적으로 사용할 수 있는 인기 잇는 라이브러리 중 하나이다. Tensorflow는 Google Brain에서 개발한 오픈 소스 프레임워크이며 2017년 버전 1.0.0이 출시 되었다. Tenforflow2는 Keras API를 사용하여 신경망을 ..

텐서플로에서는 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 이라는 환경 변수를 사용하여 로깅을 제어할 수 있다. 기본값은 0 : 모든 로그가 표시 INFO 로그를 필터링 할려면 1, WARNING 로그를 필터링 하려면 2, ERROR 로그를 필터링 하려면 3 으로 설정한다. import tensorflow as tf import os # ERROR 로그 필터링 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'