코랩 프로를 사용하다 보면 컴퓨팅 단위마다 결제를 하게 되어있다. 컴퓨팅 단위라는 말이 살짝 애매해서 사용하다가 언제 끊길지 모르는 불안감이 있을 수 있는데구글 코랩에서는 컴퓨팅 단위 사용량과 현재 얼마나 사용 중인지 확인할 수 있는 기능을 제공한다.  Colab Pro 컴퓨팅 단위 사용량 확인하기컴퓨팅 단위 사용량은 리소스 창에서 확인이 가능하다.코랩화면 우측 상단 RAM, 디스크 사용량을 작은 화면으로 확인할 수 있는데 그 그래프를 눌러주면 아래와 같이 리소스 화면이 뜬다. 리소스 탭에서는 구독하고 있는 버전, 사용 가능한 컴퓨팅 단위, 사용률 등을 확인할 수 있다.  혹은 이 메뉴바에서 리소스 보기를 선택해도 같은 리소스탭이 나와서 확인할 수 있다.

가상환경에 PyTorch 설치가상환경 만들기(생략가능)💡가상환경을 만드는 이유가상환경을 만들면 가상환경마다 독립적인 환경을 만들어 작업을 진행할 수 있다. 한 환경에서만 여러 프로젝트를 진행하다보면 여러 라이브러리와 패키지를 사용하게 되는데 각 라이브러리 혹은 패키지끼리 충돌하거나, 특정 버전의 라이브러리만 호환이 가능한 경우가 있어 삭제와 재설치를 해야하는 경우가 발생할 수 있다. 가상환경 안에 필요한 라이브러리 및 패키지만 설치하여 사용하면 앞서 말한 상황을 방지할 수 있다.가상환경 생성 및 삭제PyTorch 설치아래 링크에서 각 컴퓨터 환경과 CUDA 버전을 선택하면 그에 해당하는 명령어가 보인다.https://pytorch.org/get-started/locally/ PyTorchAn open ..

가상환경에 tensorflow 설치가상환경 만들기(생략가능)tensorflow를 설치하기 전에 가상환경을 만들어 만든 가상환경 안에 tensorflow를 설치하고자 한다. 본인은 설치할 tensorflow 버전에 맞춰 가상환경을 python 3.8로 설정하였다.💡 가상환경을 만드는 이유가상환경을 만들면 가상환경마다 독립적인 환경을 만들어 작업을 진행할 수 있다. 한 환경에서만 여러 프로젝트를 진행하다보면 여러 라이브러리와 패키지를 사용하게 되는데 각 라이브러리 혹은 패키지끼리 충돌하거나, 특정 버전의 라이브러리만 호환이 가능한 경우가 있어 삭제와 재설치를 해야하는 경우가 발생할 수 있다. 가상환경 안에 필요한 라이브러리 및 패키지만 설치하여 사용하면 앞서 말한 상황을 방지할 수 있다.가상환경 생성 및 ..

더 빠른 실습 환경을 구축하기 위해 CUDA, cuDNN를 설치하여 GPU 환경을 설정할 수 있다. 본인이 여러 사이트를 찾아보며 설치하고 실행했던 과정을 정리해보았다. 기준환경- Window 11- NIVIDA GeForce RTX 4070 Ti1. CUDA Compute Capabilitycuda 설치 전 cuda compute capability 확인하기https://www.wikiwand.com/en/CUDA#/GPUs_supported Wikiwand - CUDACUDA is a proprietary and closed source parallel computing platform and application programming interface that allows software to us..