【Tensorflow】Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use

超、凢脫俗 2022-05-11 00:36 124阅读 0赞

### 问题： ###

*安装TensorFlow（CPU版本），使用pip install tensorflow安装，安装一切顺利，但是在跑一个简单的程序时，遇到如下情况：*   
![这里写图片描述][70]

**大概意思是：你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用。**

### 原因： ###

除了通常的算术和逻辑，现代CPU提供了许多低级指令，称为扩展，例如， SSE2，SSE4，AVX等来自维基百科：

> 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！）。**

在此强调一下：

> 这只限于CPU。如果你有一个GPU，你不应该关心AVX的支持，因为大多数昂贵的操作将被分派到一个GPU设备上（除非明确地设置）。在这种情况下，您可以简单地忽略此警告。

那为什么会出现这种警告呢？

> 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： ###

*  如果安装的是GPU版本
    
    > 如果你有一个GPU，你不应该关心AVX的支持，因为大多数昂贵的操作将被分派到一个GPU设备上（除非明确地设置）。在这种情况下，您可以简单地忽略此警告：   
    >   
    > `import os  os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'`
 *  如果安装的是CPU版本（pip install tensorflow）
    
    > 1.在代码中加入如下代码，忽略警告：   
    >   
    > `import os  os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'`   
    > 2.编译TensorFlow源码   
    > 如果您没有GPU并且希望尽可能多地利用CPU，那么如果您的CPU支持AVX，AVX2和FMA，则应该从针对CPU优化的源构建tensorflow。在[这个问题][Link 1]中已经讨论过这个问题，也是这个[GitHub问题][GitHub]。 Tensorflow使用称为bazel的ad-hoc构建系统，构建它并不是那么简单，但肯定是可行的。在此之后，不仅警告消失，tensorflow性能也应该改善。

### 参考： ###

[https://stackoverflow.com/questions/47068709/your-cpu-supports-instructions-that-this-tensorflow-binary-was-not-compiled-to-u?answertab=votes\#tab-top][https_stackoverflow.com_questions_47068709_your-cpu-supports-instructions-that-this-tensorflow-binary-was-not-compiled-to-u_answertab_votes_tab-top]

[https://blog.csdn.net/hq86937375/article/details/79696023][https_blog.csdn.net_hq86937375_article_details_79696023]

[70]: /images/20220511/534cb832fdc244688b1e34f178768935.png
[Link 1]: https://stackoverflow.com/questions/41293077/how-to-compile-tensorflow-with-sse4-2-and-avx-instructions
[GitHub]: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8037
[https_stackoverflow.com_questions_47068709_your-cpu-supports-instructions-that-this-tensorflow-binary-was-not-compiled-to-u_answertab_votes_tab-top]: https://stackoverflow.com/questions/47068709/your-cpu-supports-instructions-that-this-tensorflow-binary-was-not-compiled-to-u?answertab=votes#tab-top
[https_blog.csdn.net_hq86937375_article_details_79696023]: https://blog.csdn.net/hq86937375/article/details/79696023

【Tensorflow】Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use

发表评论取消回复

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关 This is caused by library dependencies that have been compiled using Java 8 or above.

相关 The DispatcherServlet configuration needs to include a HandlerAdapter that supports this handler

相关【Tensorflow】Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use

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

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

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

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

相关 TenSorFlow警告 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX

相关 this dependency was not found

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