Я только что установил Tensorflow 1.0.0 с помощью pip. При запуске я получаю предупреждения, как показано ниже.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
Я получаю еще 5 аналогичных предупреждений для SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA.
Несмотря на эти предупреждения, программа работает нормально.
Я не знаю много о C, но я нашел это
bazel build --linkopt='-lrt' -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --copt=-msse4.1 --copt=-msse3-k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
Как вы создаете свою программу?
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2решил проблему для меня на Ubuntu.
Мой предложенный способ решения проблемы:
#!/usr/bin/env python3
import os
import tensorflow as tf
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
Должен работать хотя бы на любых системах Debian или Ubuntu.
Кажется, что даже если у вас нет совместимого (т.е. Nvidia) графического процессора, вы действительно можете установить предварительно скомпилированный пакет для tensorflow-gpu через pip install tensorflow-gpu. Похоже, что в дополнение к поддержке GPU он также поддерживает (или, по крайней мере, не жалуется) расширения набора инструкций процессора, такие как SSE3, AVX и т.д. Единственный недостаток, который я наблюдал, заключается в том, что колесо Python - это честный бит больше: 90 МБ для tensorflow-gpu вместо 42 МБ для простого тензорного потока.
На моей машине без графического ядра Nvidia я подтвердил, что tensorflow-gpu 1.0 работает нормально, не отображая предупреждения cpu_feature_guard.
Казалось бы, сборка PIP для графического процессора плохая, а также я получаю предупреждения с версией GPU и установленным графическим процессором...
Это просто предупреждения. Они просто информируют вас, если вы создадите TensorFlow из источника, он может быть быстрее на вашем компьютере.
Эти инструкции по умолчанию не включены в доступные сборки. Думаю, что они совместимы с большим количеством процессоров.