[MacOS] python 가상 환경에서 tensorflow GPU 작업하기 (m1)

맥에서 tensorflow GPU 학습을 위해 공식 문서를 따라 하던 중 사용중인 ide인 vscode의 설정을 손봐야 했습니다. vscode 가상환경의 파이썬 커널 적용, tensorflow GPU 학습 방법을 안내합니다.

 

전제

이 블로그에 명시된 과정을 진행하기 전, apple tensorflow 가이드에 따라 가상환경 venv-metal을 만든 것으로 간주합니다.

 

터미널에서 가상 환경 활성화

먼저 터미널을 열어 아래 명령어를 통해 가상 환경 venv-metal을 활성화합니다.

source ~/venv-metal/bin/activate

 

vscode 열기

venv-metal가상 환경이 활성화된 상태에서 아래 명령을 통해 터미널에서 vscode를 엽니다.

code .

만약 code 명령어가 설정되지 않은 경우 이 블로그 글을 참고해 주세요.

 

python 커널 선택

vscode의 우측 상단에서 python 커널을 선택해 주세요. venv-metal (Python-3-x-x)를 선택하면 됩니다. 해당 가상 환경 커널을 최초 선택하는 경우 추가적인 설치 과정이 있을 수 있는데, 안내에 따라 설치를 진행하시면 됩니다.

 

구동 테스트

아래 예제 코드를 삽입하여 학습을 진행시켜 보세요.

import tensorflow as tf

cifar = tf.keras.datasets.cifar100
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar.load_data()
model = tf.keras.applications.ResNet50(
    include_top=True,
    weights=None,
    input_shape=(32, 32, 3),
    classes=100,)

loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False)
model.compile(optimizer="adam", loss=loss_fn, metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)

 

활성 상태 보기 프로그램을 통해 python이 GPU를 사용하고 있음을 확인할 수 있습니다.

 

출처

[VSC] MacOS, 터미널에서 Visual Studio Code 실행하기 (code . 명령어가 제대로 작동되지 않을 때)

Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer