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Jupyter Kernel Restarting
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Jupyter Kernel Restarting
:
jupyter에서 tensorflow를 돌리다 보면 위와 같은 메세지가 나온다.
아나콘다에서 파이썬 모듈 버전 확인
:
 Kernel Restarting The kernel appears to have died. It will restart automatically. |
jupyter에서 tensorflow를 돌리다 보면 위와 같은 메세지가 나온다.
참고 링크 덧글에 의하면 '일괄 처리(batch) 크기가 합당한 경우 리소스가 소진되는 오류를 방지할 수 있단다'.(웹 번역)
그래서, 주피터에서 간단한 작업엔 도움이 되지만 되도록이면 IDLE에서 작업 하기를 권장하기도 한다.
처리 동안에 GPU의 메모리가 엄청 올라가며, 주피터 prompt에서 확인해 보니 CUDA_ERROR_LAUNCH_FAILED란 오류가 나타났다.
NVIDA 계열의 그래픽카드가 장착되어 있으니 쿠다를 설치해 보자.
아나콘다에서 파이썬 모듈 버전 확인
NVIDIA cuDNN 다운로드
# ...생략... # 세션을 gpu의 메모리로 처리하도록 설정 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config = config) # ...생략...
NVIDIA CUDA와 cuDNN 설치만으로 메모리 사용률이 확연히 줄어들었고, 아직은 커널 리스타팅은 나오진 않고 있다.
텐서플로 CUDA, cuDNN 호환 버전 확인
텐서플로 참고
tensorflow 한글 번역본 GPU - GPU 메모리 증가 허용하기
tensorflow 한글 번역본
CUDA 설치 참고
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