未使用TensorFlow编译的CPU指令
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MacBook Air：OSX El Capitan

当我在终端（ python 3 tfpractice.py ）中运行TensorFlow代码时，我得到比正常等待时间更长的时间来返回输出，并返回以下错误消息：

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.

我不知道如何解决这个问题。我想让TensorFlow可以在此pip3安装上正常工作。所以我遵循了以下路径： tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard

我需要在这里编辑代码吗？还是有其他方法让TensorFlow与这些指令一起编译？

我使用sudo pip3 install tensorflow安装了TensorFlow。

参考资料：
Stack Overflow
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共 3 个回答
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注意 ：这些不是错误消息，而仅仅是警告消息。

最大化TF性能的最佳方法（除了编写出色的代码!!），还可以从源代码进行编译。

当您这样做时，TF会要求您提供多种选择，其中还包括这些说明的选择。

以我自己的经验，从源头进行编译的平均性能更好。

如果您正在做一些可以在GPU上完成的密集处理，那么这也可能解释您的等待时间。为了支持GPU，您需要执行pip3 install tensorflow-gpu

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您还可以使用带有opt参数的bazel进行编译： 

bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

我认为您可以在此讨论中找到一些东西： 如何使用SSE4.2和AVX指令编译Tensorflow？

祝好运！

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这些是警告，表示从源头在您的PC上构建Tensorflow可能会更快。

但是，如果要禁用它们，则可以使用以下代码

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf

这应该使警告消失。 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'代表负责日志记录的Tensorflow环境变量。另外，如果您使用的是Ubuntu，则可以在下面使用此代码

export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2

我希望这有帮助。

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