成功解决Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2-阿里云开发者社区

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成功解决Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

简介: 成功解决Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
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解决问题


资料参考


思路分析


解决办法



解决问题


在导入tensorflow后,进行运算时,出现了红色错误!


import tensorflow as tf


import numpy as np

image.png


资料参考


      Advanced Vector Extensions (AVX, also known as Sandy Bridge New Extensions) 先进的矢量扩展(AVX,也称为桑迪桥新的扩展)是从英特尔和英特尔在2008年3月提出的微处理器的X86指令集架构的扩展,第一次由英特尔支持,在第2011季度和以后的SoeBoE桥处理器装运。AMD与推土机处理器航运在Q3 2011。AVX提供了新的特性、新的指令和新的编码方案。AVX2将大多数整数命令扩展为256位,并介绍了融合乘法累加(FMA)操作。AVX-512扩展AVX到512位支持使用一个新的EVEX前缀编码由英特尔提出的2013年7月,第一次支持英特尔与骑士着陆处理器,在2016装运。


image.png


import os  

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 这是默认的显示等级,显示所有信息  

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示 warning 和 Error  

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' # 只显示 Error  


思路分析



        参考网友的评论解释:这个意思其实是,您下载的TensorFlow太low了,根本没有通过兼容AVX来Compile。如果您下载源代码在该电脑上重新compile,就可以支持AVX。其实你的电脑是支持AVX的,只是编译好的TensorFlow不支持。



网友分析比较正确请参考理解


1、第一位网友


https://github.com/lakshayg/tensorflow-build 这有别人编译好的


2、第二位网友

image.png

3、第三位网友


社区里说需要从源代码安装TensorFlow,以编译支持SIMD指令集的TF,这样可以更快的使用tf,https://www.tensorflow.org/install/source

image.png

解决办法


在最顶行写入


import os

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

image.png



       此方法,只能可以临时屏蔽警告信息,看起来舒服了一些。因为博主能力有限,如果网友们,有更好的解决办法,群策群力,请留言探讨,共同学习啦!


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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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