기상 기후 강의 노트

에러 메세지

ImportError: cannot import name 'rmsprop' from 'keras.optimizers'

코드

>>> from keras.optimizers import RMSprop

해결

아래 문장으로 바꿔

>>> from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

에러

KeyError: 'val_loss'

코드

>>># from keras.optimizers import RMSprop
>>>from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

>>>model = Sequential()
>>>model.add(layers.Flatten(input_shape=(lookback // step, float_data.shape[-1])))
>>>model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
>>>model.add(layers.Dense(1))

>>>model.compile(optimizer=RMSprop(), loss='mae')
>>>history = model.fit_generator(train_gen,
>>>                              steps_per_epoch=500,
>>>                              epochs=20,
>>>                              validation_data=val_gen,
>>>                              validation_steps=val_steps)
                              
>>>loss = history.history['loss']
>>>val_loss = history.history['val_loss']

원인

이 문제는 RMSprop 문제로 compile 이 제대로 작동하지 않아서 발생하는 문제임. 

해결 

아래 문장으로 대체

>>> from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

에러

KeyError: 'acc'

코드

y_acc 에 학습 셋으로 측정한 정확도의 값을 저장하기 
>>> y_acc=history.history['acc']

원인 

tensorflow 버전에 따른 함수명 변경

해결

>>> y_acc=history.history['accuracy'] 로 변경 (TF 2.3.0 이상)

코드

>>>seed = 0
>>>numpy.random.seed(seed)
>>>tf.set_random_seed(seed)
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'set_random_seed'

에러 내용

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'set_random_seed'

원인

Tensorflow 버전에 따라 명령어 교체

해결

>>> tf.random.set_seed(seed) 으로 변경

본 문서는 NVIDIA 그래픽 카드와 Anaconda를 설치했음에도 tensorflow_gpu가 작동하지 않은 경우, 모든 설치 앱을 갈아없지 않고 수리하는 방법을 정리한 것임.

처음부터 제대로 설치하고자 할 경우, 아래 링크 문서를 참조하시오. 

증상

• 아래 그림에서 CPU만 인식한다.
• 몇 번 재설치해 보다가 수정하는 방법의 노하우를 기록. 

방법

1. TensorFlow GPU 관련 문서 보기 (2021년 10월 버전) 

   https://www.tensorflow.org/install/gpu

2. 하드웨어 요구사항 확인

• 요구를 만족하는 GPU 카드인지 장치 관리자 열어 확인
• 현재 NVIDIA Quatro RTX 6000 dual GPU 장착중
•  

  

3. 소프트웨어 요구사항 확인

• NVIDIA GPU 드라이버 설치 또는 설치된 버전 확인
• CUDA 11.2를 cuNN과 함께 설치
• CUDA 11.2 을 사용하기 위해서는 NVIDIA GPU 드라이버는 450.80.02 이상 설치되어야 함.
• 현재 드라이버 462.31, CUDA 11.2 버전이 설치됨.
• CUDA 11.2를 사용하기위해서는 TensorFlow 2.5.0이상에서 작동함

수리 실행 

1.아나콘다 설치

• 아나콘다 최신 버전을 설치. 

2. TensorFlow 버전 확인(conda, pip) 및 업그레이드

2.1. TensorFlow 버전을 conda 와 pip 두가지 방법으로 확인

• conda list와 pip list 결과가 다르다. 

    > conda list

  >  pip list

2.2. TensorFlow 업그레이드

• 먼저 conda 설정을 최대한 유지하기 위하여, install tensorflow-gpu로 업그레이드함.
• 하지만,  최신 Anaconda 에서는 tensorflow 2.3.0까지 밖에 지원하지 않는다. (2021년 10월 기준)
• 위에서 CUDA11.2는 tensorflow2.5.0 이상이어야 함.
• 이 경우, GPU인식 못함. 
• 따라서, tensorflow-estimator 버전에 맞춰서, pip install tensorflow-gpu==2.6.0 실행해서 버전 맞춰줌. 

결과 확인

Tensorflow GPU 작동 성공 확인!