M2맥북에서 텐서플로우 RNN 성능 이게 맞나요??

Question

#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # In[2]: (train_input, train_target), (test_input, test_target)&#61;\ tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words&#61;500) # In[3]: train_input, val_input, train_target, val_target&#61;train_test_split( train_input, train_target, test_size&#61;0.2, random_state&#61;42) # In[4]: train_seq&#61;tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_input, maxlen&#61;100) val_seq&#61;tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(val_input, maxlen&#61;100) # In[5]: model&#61;tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Embedding(500, 16, input_length&#61;100)) model.add(tf.keras.layers.SimpleRNN(8)) model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation&#61;'sigmoid')) # In[6]: rmsprop&#61;tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate&#61;1e-4) model.compile(optimizer&#61;rmsprop, loss&#61;tf.keras.losses.binary_crossentropy, metrics&#61;'accuracy') checkpont_cb&#61;tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint('best-embedding-model.h5', save_best_only&#61;True) early_stopping_cb&#61;tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience&#61;3, restore_best_weights&#61;True) # In[ ]: history&#61;model.fit(train_seq, train_target, epochs&#61;100, batch_size&#61;64, validation_data&#61;[val_seq, val_target], callbacks&#61;[checkpont_cb, early_stopping_cb])간단한 RNN 모델을 만들어서 학습시키는데 한 에포크에 50분씩 걸린다고 하네요...? 실제로도 그 정도 걸리구요.해결 방법이 있을까요 도움 구합니다. 활성상태보기에서 GPU 사용률이 90% 왔다갔다 하는 거 보니까 GPU는 사용하고 있는 것 같습니다.

박근혜 · Answer

학습시에 시퓨 온도가 점점올라 100도 육박하더라고요맥북에어는 팬이없어 아마 이때부터 스로틀 걸려서 급격히 느려질거에요.

더미 · Answer

애초에 m2에서 하는게...

M2맥북에서 텐서플로우 RNN 성능 이게 맞나요??

2개의 답변

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