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CPU-Anweisungen, die nicht mit TensorFlow kompiliert wurden

MacBook Air: OSX El Capitan

Wenn ich TensorFlow-Code in Terminal (python 3 tfpractice.py) ausführen, bekomme ich eine längere Wartezeit als gewöhnlich, um die Ausgabe zurückzugeben, auf die folgende Fehlermeldungen folgen: 

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.

Ich habe keine Ahnung, wie ich das beheben kann. Ich möchte TensorFlow dazu bringen, einfach an dieser pip3-Installation zu arbeiten. Also folgte ich dem Pfad zu: tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard

Muss ich den Code hier bearbeiten? Oder gibt es eine alternative Möglichkeit, TensorFlow mit diesen Anweisungen zu kompilieren?

Ich habe TensorFlow mit Sudo pip3 install tensorflow installiert.

6
Fizics

NOTE: Dies sind keine Fehlermeldungen, sondern lediglich Warnmeldungen.

Die beste Möglichkeit, die TF-Leistung zu maximieren (abgesehen vom Schreiben von gutem Code !!), besteht darin, sie aus den Quellen sources

Wenn Sie dies tun, werden Sie von TF nach verschiedenen Optionen gefragt, die auch Optionen für diese Anweisungen beinhalten.

Nach meiner eigenen Erfahrung ist die Kompilierung aus der Quelle im Durchschnitt besser.

Wenn Sie eine intensive Verarbeitung durchführen, die auf einer GPU ausgeführt werden kann, kann dies auch Ihre Wartezeit erklären. Für GPU-Unterstützung müssen Sie pip3 install tensorflow-gpu ausführen.

9
Ujjwal

Dies sind Warnungen, die bedeuten, dass der Tensorfluss auf Ihrem PC möglicherweise schneller von der Quelle aus aufgebaut werden kann.

Wenn Sie sie jedoch deaktivieren möchten, können Sie den folgenden Code verwenden

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

dies sollte die Warnungen zum Schweigen bringen. 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL' steht für die für die Protokollierung verantwortliche Tensorflow-Umgebungsvariable. Wenn Sie Ubuntu verwenden, können Sie den folgenden Code verwenden

export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 

Ich hoffe das hilft.

Sie können auch mit Bazel mit optionalen Argumenten kompilieren:

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

Ich denke, Sie können in dieser Diskussion etwas finden: Wie man Tensorflow mit SSE4.2 und AVX Anweisungen kompiliert?

Viel Glück!

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Tai Christian