본문 바로가기
반응형

pytorch2

GPU Util 99% 달성하기 딥러닝 공부를 하다 보면 반드시 보게 되는 하나의 창이 있는데.. 바로 nvidia-smi 했을 때 나오는 GPU의 상태를 보여주는 창이다. 오른쪽에 보면 GPU-Util이라는 수치가 있는데, 이는 GPU가 얼마나 가용되고 있는지를 나타낸다. 높으면 높을수록 우리 충실한 일꾼이 계산을 열심히 하고 있다는 뜻이다. 학교에서 공부를 하다 보면 이 GPU-Util 수치를 중요하지 않게 생각하게 되는데 (학교에서는 그 누구도 알려주지 않기 때문에), 사실 학습 파이프라인의 기본이자 시작은 GPU를 최대한 활용하는 것이다. 혹시 이런 생각을 가지고 있진 않는가? 불과 한 달 전의 필자도 이런 생각을 가지고 있었기에, 오늘은 학습 파이프라인에서, GPU Util을 높여야 하는 이유와 방법들에 대해 포스팅을 하고자 .. 2021. 1. 30.
GAN[Generative Adversarial Network] 구현하기 w/ Pytorch 2014년에 발표된 GAN은 이미 너무나 많은 갈래가 생겼습니다. 한 갈래인 CycleGAN에 대해 알게 되었는데, 정말 신기하다는 생각이 들었습니다. 그래서 이왕 궁금한 거, GAN부터 구현해보는 생각을 하게 되었습니다. 과제가 쌓여있지만... 일단... 하고 싶은 것부터 하련다.. 구현 코드는Pytorch-GAN repo를 참고하였습니다. GAN의 논문은 누구나 읽어볼 가치가 있습니다! 어떤 것을 만들어볼까? 누구나 하는 MNIST로 구현하자기엔 너무 지겨워, kaggle에서 구한 데이터들로 진행하였습니다. 총 8가지로 비행기, 고양이, 차, 강아지, 꽃, 과일, 오토바이, 사람입니다. parser.add_argument("--object", type=str, default='person', help.. 2020. 11. 30.
반응형

티스토리툴바