[파이썬] Keras 다중 GPU 환경에서 학습
Keras는 딥러닝 모델을 편리하게 구축하고 학습하는 데 사용되는 인기있는 프레임워크입니다. 그리고 Keras는 다중 GPU 환경에서도 모델을 학습할 수 있는 기능을 제공합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Keras에서 다중 GPU를 사용하여 모델을 학습하는 방법을 알아보겠습니다.
다중 GPU 설정
Keras에서 다중 GPU를 사용하기 위해서는 몇 가지 추가적인 설정이 필요합니다. 첫 번째로, 다중 GPU를 사용하기 위해 필요한 GPU 개수를 설정해야 합니다. 이를 위해 아래와 같은 코드를 사용할 수 있습니다.
import tensorflow as tf
# 사용 가능한 GPU 개수를 찾습니다.
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
# 사용할 GPU 개수를 설정합니다. 여기서는 2개의 GPU를 사용합니다.
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[:2], 'GPU')
두 번째로, 모델을 다중 GPU에 복제하는 코드를 작성해야 합니다. Keras에서는 tf.distribute.MirroredStrategy를 사용하여 모델을 다중 GPU에 복제할 수 있습니다. 아래는 예시 코드입니다.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Model
# 다중 GPU에서 학습할 모델을 생성합니다.
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)
# 모델 상단에 추가할 레이어를 정의합니다.
x = base_model.output
x = Dense(256, activation='relu')(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)
# 모델 생성을 완료합니다.
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# 다중 GPU용 MirroredStrategy를 사용하여 모델을 복제합니다.
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
학습 과정 설정
다중 GPU에서 모델을 학습할 때에는 배치 크기와 에포크 수 등을 재조정해야 할 수도 있습니다. 이는 모델과 데이터의 특성에 따라 다를 수 있습니다. 아래는 예시적으로 배치 크기를 설정하는 방법입니다.
# 배치 크기를 설정합니다. 여기서는 64로 설정합니다.
batch_size = 64
# 다중 GPU를 사용하여 학습할 경우 배치 크기를 재조정합니다.
batch_size *= strategy.num_replicas_in_sync
# 학습 데이터를 불러옵니다.
train_dataset = ...
# 모델을 학습합니다. 여기서는 배치 크기와 에포크 수를 설정합니다.
model.fit(train_dataset, epochs=10, batch_size=batch_size)
결론
이번 블로그 포스트에서는 Keras의 다중 GPU 환경에서의 학습 방법에 대해 알아보았습니다. 다중 GPU를 사용하면 모델의 학습 속도를 향상시킬 수 있어 병렬 처리가 필요한 큰 규모의 딥러닝 프로젝트에서 특히 유용합니다.