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您的CPU支持關(guān)于此TensorFlow二進(jìn)制文件未編譯用于使用的指令:AVXAVX 2

您的CPU支持關(guān)于此TensorFlow二進(jìn)制文件未編譯用于使用的指令:AVXAVX 2

您的CPU支持關(guān)于此TensorFlow二進(jìn)制文件未編譯用于使用的指令:AVXAVX 2我是坦索弗洛的新手。我最近安裝了它(WindowsCPU版本)并收到以下消息:成功安裝了TensorFlow-1.4.0 TensorFlow-tensorboard-0.4.0rc2當(dāng)我試圖逃跑的時候import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()sess.run(hello)' Hello, TensorFlow!'a = tf.constant(10)b = tf.constant(32)sess.run(a + b)42sess.close()(我發(fā)現(xiàn)https://github.com/tensorflow/tensorflow)我收到以下消息:2017-11-02 01:56:21.698935:C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137]您的cpu支持這樣的指令,即這個TensorFlow二進(jìn)制文件沒有編譯以使用:avx 2。但當(dāng)我跑import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))它按原樣運行并輸出Hello, TensorFlow!,這表明安裝確實成功,但還有其他錯誤。你知道問題出在哪里嗎?如何解決?謝謝。
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3 回答

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莫回?zé)o

TA貢獻(xiàn)1865條經(jīng)驗 獲得超7個贊

GPU在CPU優(yōu)化中的應(yīng)用

通過從源代碼安裝TensorFlow可以提高性能,即使您有GPU并使用它進(jìn)行培訓(xùn)和推理。原因是有些TF操作只有CPU實現(xiàn),不能在GPU上運行。

另外,還有一些性能提升技巧可以很好地利用您的CPU。TensorFlow性能指南建議如下:

在CPU上放置輸入流水線操作可以顯著提高性能。利用CPU的輸入管道釋放GPU專注于訓(xùn)練。

為了獲得最好的性能,您應(yīng)該編寫代碼來利用CPU和GPU協(xié)同工作,如果您有GPU,則不要將其全部轉(zhuǎn)儲到GPU上。讓您的TensorFlow二進(jìn)制文件為您的CPU進(jìn)行優(yōu)化,可以節(jié)省幾個小時的運行時間,您必須這樣做一次。


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反對 回復(fù) 2019-07-11
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