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모델 검증을 위해, 항상 돌릴 때마다 같은 결과를 얻을 수 있도록 하는 방법이다. 고정할 수 있는 시드들은 고정하고도, 항상 돌릴 때마다 추세는 아주 비슷하지만, 조금씩은 다른 부분이 나타나서 고민했다. 그러다 os.environ으로 고정시키는 방법을 발견했다. 이제는 각 epoch마다 나오는 accuracy 결과도 다 같다. 완전히 고정이 됨을 확인하였다. 코드는 아래와 같다. 한 코드로 모델을 여러개 만든다면, 각 모델을 돌릴 때마다 실행되도록 for문 안에 set_seed()를 사용해주어야 공정하게 평가할 수 있다. import numpy as np import tensorflow as tf import random #같은 결과가 계속 나오게 하기 위한 set_seed 함수. #이는 각 모델이 만들..

GPU sync failed 에러가 떴다. 러닝 시작한 것 확인하고 잤는데 에러 떠 있어서 확인해보니 전용 GPU메모리의 50% 정도를 이미 다른 곳에서 점유하고 있었다. 나머지 것들을 shutdown시켰다. 다시 실행해보려는데 안 됨. 그냥 jupyter notebook을 재실행했더니 다시 잘 된다. 이제 돌리기 전에 전용 GPU 메모리 사용량을 미리 확인하고, 깔끔하게 낮춘 후, 돌려야겠다.