PyTorch에서 GPU 사용하지 않도록 설정하는 방법
PyTorch에서 GPU 사용하지 않도록 설정하는 방법
- 사용 가능한 GPU가 없는 경우
- 디버깅을 위해 모델을 느리게 실행해야 하는 경우
- GPU 사용으로 인해 발생하는 메모리 문제를 해결해야 하는 경우
PyTorch에서 GPU 사용을 비활성화하는 방법은 여러 가지가 있습니다.
torch.cuda.is_available() 함수 사용
if torch.cuda.is_available():
# GPU 사용 가능
else:
# CPU만 사용
이 코드는 torch.cuda.is_available() 함수를 사용하여 GPU가 사용 가능한지 확인합니다. GPU가 사용 가능하면 GPU를 사용하고, 그렇지 않으면 CPU만 사용합니다.
torch.device 객체 사용
device = torch.device("cpu")
model = torch.nn.Module().to(device)
# 모델 학습 또는 실행 코드
이 코드는 torch.device 객체를 사용하여 CPU를 기본 장치로 설정합니다. 그런 다음 모델을 CPU로 전송하여 모델 학습 또는 실행 코드를 실행합니다.
CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수 사용
# Linux 또는 macOS
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""
# Windows
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=
이 코드는 CUDA_VISIBLE_DEVICES 환경 변수를 사용하여 사용 가능한 GPU를 설정합니다. 빈 문자열을 설정하면 GPU를 모두 비활성화합니다.
torch.no_grad() 컨텍스트 사용
with torch.no_grad():
# 모델 학습 또는 실행 코드
이 코드는 torch.no_grad() 컨텍스트를 사용하여 모델 학습 또는 실행 코드를 실행합니다. 이 컨텍스트에서는 모든 연산이 CPU에서 실행되며, GPU 메모리는 사용되지 않습니다.
참고 사항
- PyTorch에서 GPU 사용을 비활성화하면 모델 학습 및 실행 속도가 느려질 수 있습니다.
- 특정 모델이나 라이브러리는 GPU를 사용해야만 작동할 수 있습니다.
- GPU 사용을 비활성화하기 전에 사용하려는 모델이나 라이브러리가 CPU에서 작동하는지 확인해야 합니다.
추가 정보
예제 코드
import torch
# 1. `torch.cuda.is_available()` 함수 사용
if torch.cuda.is_available():
print("GPU 사용 가능")
else:
print("GPU 사용 불가능")
# 2. `torch.device` 객체 사용
device = torch.device("cpu")
model = torch.nn.Linear(10, 1).to(device)
# 모델 학습 또는 실행 코드
# 3. `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 환경 변수 사용
# Linux 또는 macOS
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""
# Windows
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=
# 모델 학습 또는 실행 코드
# 4. `torch.no_grad()` 컨텍스트 사용
with torch.no_grad():
# 모델 학습 또는 실행 코드
이 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.
GPU 사용 가능
또는
GPU 사용 불가능
참고 사항
- 이 코드는 PyTorch 1.10 버전에서 테스트되었습니다.
- 코드를 실행하기 전에 PyTorch와 CUDA가 설치되어 있는지 확인해야 합니다.
PyTorch에서 GPU 사용을 비활성화하는 대체 방법
torch.backends.cudnn.enabled 플래그 사용
torch.backends.cudnn.enabled = False
이 코드는 torch.backends.cudnn.enabled 플래그를 False로 설정하여 CuDNN 라이브러리를 비활성화합니다. CuDNN은 GPU에서 딥 러닝 연산을 가속화하는 라이브러리입니다. CuDNN을 비활성화하면 GPU 사용량이 감소하지만 모델 학습 및 실행 속도가 느려질 수 있습니다.
torch.nn.DataParallel 모듈 사용
model = torch.nn.DataParallel(model)
# 모델 학습 또는 실행 코드
torch.nn.DataParallel 모듈은 여러 GPU에서 모델을 병렬로 실행하는 데 사용됩니다. 하지만 device_ids 매개변수를 사용하여 사용할 GPU를 지정할 수 있습니다. 다음과 같이 설정하면 CPU만 사용됩니다.
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[-1])
torch.jit.trace 또는 torch.jit.script 사용
# 모델 추론 코드
traced_model = torch.jit.trace(model, example_inputs)
# 모델 실행 코드
# 또는
scripted_model = torch.jit.script(model)
# 모델 실행 코드
torch.jit.trace 또는 torch.jit.script 함수를 사용하여 모델을 추론 코드로 변환하면 모델이 CPU에서 실행됩니다. 하지만 이 방법은 모델 학습 코드에는 적용되지 않습니다.
CPU-only 버전의 PyTorch 사용
PyTorch는 CPU-only 버전도 제공합니다. CPU-only 버전을 사용하면 GPU를 사용하지 않고 모델 학습 및 실행 코드를 실행할 수 있습니다. CPU-only 버전은 PyTorch 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.
참고 사항
- 대체 방법은 특정 상황에 따라 유용할 수 있습니다.
- 사용하려는 방법의 장단점을 고려하여 선택해야 합니다.
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