not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA

你的 CPU 支持AVX AVX2,但你安装的 TensorFlow 版本不支持,网友解答

高级矢量扩展(AVX)是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展,英特尔首先通过Sandy Bridge处理器在2011年第一季度推出,随后由AMD推出Bulldozer处理器在2011年第三季度.AVX提供了新功能,新指令和新编码方案。

特别是,AVX引入了融合乘法累加(FMA)操作,加速了线性代数计算,即点积,矩阵乘法,卷积等。几乎所有机器学习训练都涉及大量这些操作,因此将会支持AVX和FMA的CPU(最高达300%)更快。该警告指出您的CPU确实支持AVX(hooray!)

由于tensorflow默认分布是在没有CPU扩展的情况下构建的,例如SSE4.1,SSE4.2,AVX,AVX2,FMA等。默认版本(来自pip install tensorflow的版本)旨在与尽可能多的CPU兼容。另一个观点是,即使使用这些扩展名,CPU的速度也要比GPU慢很多,并且期望在GPU上执行中型和大型机器学习培训

解决方法,开头输入:

import os

os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘] = ‘2‘

原文地址:https://www.cnblogs.com/siqing99/p/10255329.html

时间: 2024-10-16 23:55:57

not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA的相关文章

报错解决——Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

在导入tensorflow后,进行运算时,出现了报错Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 解决方法:在最顶行写入以下代码即可 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 参考资料:Advanced Vector Extensions import os os.environ["TF_CPP_M

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA

使用tensorflow时,提示 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 去掉这个提示信息方法为修改~/.bashrc文件,最后加上一句 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 执行 source ~/.bashrc 即可 原文地址:https://www.cnblogs.com/liqinggui/p/9533170.html

Tensorflow 运行警告提示 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use

由于现在神经网络这个东西比较火,准确的说是深度学习这个东西比较火,我们实验室准备靠这个东西发几个CCF A类的文章,虽然我不太懂这东西,兴趣也一般都是毕竟要跟随主流的,于是今天安装起了 Tensorflow 这个深度学习的框架. 安装好以后运行一个Demo ,如下: import tensorflow as tf a=tf.constant(2) b=tf.constant(20) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a*b)) 运行结果如下: 2

安装tensorflow遇到:Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use

为了提升CPU计算速度的.若你有支持cuda的GPU,则可以忽略这个问题,因为安装SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, 仅仅提升CPU的运算速度(大概有3倍). 解决方法: 忽视警告,并屏蔽警告 开头输入如下: import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 2.进 tensorflow 官网,从源码安装. 原文地址:https://www.cnblogs.com/theWinter/p/8244685.html

Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版)

笔记内容:Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版)笔记日期:2018-01-31 Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版) 我的系统环境: Ubuntu 16.04 LTS python 2.7 python 3.5 TensorFlow的两个版本: TensorFlow的安装形式主要有以下几种: virtualenv pip docker anaconda 源代码编译 我这里使用pip进行安装,pip是Python软件包管理系统:Pip Instal

TensorFlow 从零到helloWorld

目录 1.git安装与使用 1.1 git安装 1.2 修改git bash默认路径 1.3 git常用操作 2.环境搭建   2.1 tensorflow安装   2.2 CUDA安装   2.3 CuDNN安装 3.测试 3.1 helloword测试 3.2 简单线性回归测试 1.git安装与使用 1.1 git安装 1.从Git官网下载一个Git安装包,官网地址为:http://git-scm.com/downloads:     2.一键安装,环境变量会自己配置好 1.2 修改git

Something on RoIAlign --- basic introduction and implementation

Something on RoIAlign --- basic introduction and implementation 2018-10-22 22:40:09 Paper: Mask RCNN Code reference: https://github.com/longcw/RoIAlign.pytorch ===== git clone https://github.com/longcw/RoIAlign.pytorch cd RoIAlign.pytorch modify the

linux下编译qt5.6.0静态库——configure配置

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来自中科院计算所博士师兄的建议

作者简介:刘昕,中科视拓CEO,工学博士,毕业于中国科学院计算技术研究所,师从山世光研究员.主要从事计算机视觉技术和深度学习技术的研究与工业化应用. 编程语言与DL框架的选择 当然,作为开发者,想要去实现一个模型,绕不开的问题便是: 应该选择什么语言?应该选择什么框架? 对于开发人员而言,语言的选择其实不是问题.但作为入门,最为理所当然的建议则是Python,原因也非常简单:Python最好学. 对于机器学习的学习,使用Python就意味着你不必分心去学习那些复杂的数据类型约束以及转化.指针.内