파이썬에서 텐서플로 사용시 발생되는 oneDNN 관련 오류 해결방법 (tensorflow onednn custom operations error)

 

 

1. 개요

TensorFlow는 고성능 연산 처리를 위해 다양한 하드웨어 가속 기술과 라이브러리를 통합하고 있다. 그중 하나가 Intel의 딥러닝 연산 최적화 라이브러리인 **oneDNN(Deep Neural Network Library)**이다. 최근 TensorFlow를 실행하는 환경에서 다음과 같은 메시지가 출력되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다.

 

oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0.

 

 

해당 메시지는 오류가 아닌 정보성 알림으로, oneDNN 최적화 연산(custom operations)이 활성화된 상태에서 부동소수점(floating-point) 연산의 순서에 따라 작은 수치적 차이가 발생할 수 있다는 점을 사용자에게 안내하는 것이다. 본 보고서에서는 이러한 알림의 의미와 해결 방법, 그리고 최적화 기능의 활성화 및 비활성화에 따른 고려사항을 정리한다.

 

2. 문제의 원인

딥러닝 프레임워크는 내부적으로 매우 많은 수의 수치 연산을 처리한다. 이때 CPU 혹은 GPU의 연산 방식이나 병렬 처리 최적화에 따라 동일한 수식이라도 연산 순서가 달라질 수 있다. 특히 oneDNN은 이러한 연산을 더욱 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 연산 순서를 조정하는데, 이로 인해 아주 미세한 수치 차이가 발생할 수 있다.

예를 들어, 부동소수점 연산은 컴퓨터에서 정확히 1:1의 수치 보존이 불가능한 경우가 많다. 더하기 순서나 곱셈 순서가 바뀌면 소수점 이하에서 1e-7 수준의 차이가 생길 수 있으며, 이는 학습이나 추론 과정에서 출력값에 영향을 줄 수 있다.

 

3. 부동소수점 오류 이해

TensorFlow와 같은 딥러닝 프레임워크는 oneDNN을 사용하여 성능을 최적화하는데, 이는 연산 순서를 조정하여 더 높은 처리 속도를 제공합니다. 하지만 수치적 오차는 모델 결과의 정확도에 영향을 미칠 수 있으므로 중요한 실험에서는 환경 변수를 설정하여 원래 연산 순서대로 실행해야 합니다.

 

4. 해결 방법

TensorFlow에서 위와 같은 메시지를 보이지 않도록 하고, oneDNN 최적화 연산을 비활성화하려면 환경 변수 TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0을 설정하면 된다.

4-1. Windows 환경에서 환경 변수 설정 방법

방법 1: 명령 프롬프트(CMD) 사용

set TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0
python your_script.py

명령 프롬프트에서 위와 같이 입력한 뒤 실행하면 해당 세션에서만 비활성화된다.

 

방법 2: PowerShell 사용

$env:TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS="0"
python your_script.py

PowerShell에서도 마찬가지로 해당 명령은 세션 한정이다.

 

방법 3: 시스템 환경 변수로 설정

1. Windows 검색창에서 “환경 변수 편집” 입력 후 실행
2. ‘시스템 속성’ 창에서 환경 변수(N)... 클릭
3. 사용자 또는 시스템 변수 항목에서 새 변수 추가
   • 변수 이름: TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS
   • 변수 값: 0
4. 확인 후 시스템을 재부팅하거나, 새 콘솔 창을 열어 실행

이렇게 하면 시스템 전체 또는 사용자 단위로 oneDNN 최적화 기능을 끌 수 있다.

 

 

5. 비활성화 시 고려사항

oneDNN 최적화는 TensorFlow의 성능을 높이기 위해 도입된 기능이다. 이를 비활성화하면:

• 성능 저하가 발생할 수 있다 (특히 CPU 사용 시)
• 학습 및 추론 속도가 느려질 수 있다
• 다만 수치 결과의 일관성이 보장되어 디버깅이나 테스트에는 유리하다

따라서 실제 서비스 환경이 아니라 디버깅 또는 테스트 용도일 경우에만 비활성화를 고려하는 것이 좋다. 연구 단계에서 재현성 있는 결과가 중요할 때 유용하다.

 

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TensorFlow에서 출력되는 oneDNN 관련 메시지는 성능 최적화와 관련된 알림이며, 수치적 차이는 대부분의 경우 실제 모델 성능에 큰 영향을 미치지 않는다. 그러나 재현성 확보나 디버깅을 위해 oneDNN 최적화를 끄고 싶다면 환경 변수 TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0을 설정하면 된다. 단, 이를 설정함으로써 성능 저하가 발생할 수 있으므로, 사용 목적에 따라 적절한 설정을 선택해야 한다.