TensorFlow не был скомпилирован для использования инструкций SSE (и т. Д.), Но они доступны

Я запускаю TensorFlow в первый раз и используя некоторый пример кода. Я получил эту ошибку при запуске моего кода. Кто-нибудь знает, почему это произошло, и как это исправить? Благодаря!

2017-03-31 02:12:59.346109: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2017-03-31 02:12:59.346968: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2017-03-31 02:12:59.346975: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow libbrary wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 2017-03-31 02:12:59.346979: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\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. 2017-03-31 02:12:59.346983: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\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. 2017-03-31 02:12:59.346987: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\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. 2017-03-31 02:12:59.346991: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\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. 2017-03-31 02:12:59.346995: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\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. 

  • Тензорный поток RNN с предложениями различной длины
  • TensorFlow: запомните состояние LSTM для следующей партии (с учетом состояния LSTM)
  • Очистка памяти графического процессора Tensorflow после выполнения модели
  • Tensorflow вызывает протоколирование сообщений в два раза
  • Как заставить VirtualEnv TensorFlow работать в PyCharm?
  • Оценка работы Tensorflow очень медленная в цикле
  • Tensorflow не показывает «Успешно открытые так называемые библиотеки CUDA локально»
  • Тензорный поток на GPU
  • 2 Solutions collect form web for “TensorFlow не был скомпилирован для использования инструкций SSE (и т. Д.), Но они доступны”

    Это предупреждения, а не ошибки (как указано W после двоеточия. У ошибок есть E ).

    Предупреждения касаются того факта, что ваш процессор поддерживает инструкции SSE , которые позволяют быстро выполнять операции в параллельном режиме. Включение этих операций – это операция времени компиляции (т. Е. Для использования SSE вам необходимо собрать библиотеку из источника, позволяющего настроить конкретную версию SSE, на которую вы нацеливаетесь), и в этом случае вы можете взглянуть на этот вопрос .

    Обратите внимание, однако, что поддержка SSE влияет только на скорость вычислений. Tensorflow будет работать с SSE или без него, но для запуска вашего кода может потребоваться больше времени. Обратите также внимание, что это влияет только на процессор. Если вы используете сборку графического процессора Tensorflow, все операции, выполняемые на графическом процессоре, не будут пользоваться инструкциями SSE.

    Чтобы скрыть эти предупреждения, вы можете сделать это до своего фактического кода.

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

    для подробного обсуждения см. здесь https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7778

    Надеюсь, это может помочь другому. 🙂

    Interesting Posts

    Почему буквальные форматированные строки настолько медленны в Python 3.6 alpha? (теперь фиксированная в 3.6 стабильной)

    PIL Image.resize () не изменяет размер изображения

    Многопоточность для Python Django

    Должен ли я изучать / использовать MapReduce или какой-либо другой тип распараллеливания для этой задачи?

    Как разбить значения ячейки в нескольких строках в кадре данных pandas?

    Название шаблона проектирования: получить класс от уровня класса

    Python GIL и многопоточность

    Emacs Python-нижняя оболочка не отображает приглашение после команды matplotlib show ()

    SWIG-интерфейс библиотеки C на Python (создание «итерабельного» типа данных Python из структуры последовательности C)

    whoami в python

    Есть ли способ сделать несколько горизонтальных ящиков в matplotlib?

    Как установить cookie с GAE / Python на 1 месяц?

    Измерение близости с bluetooth на малине Pi

    Обрабатывать необъявленную клавишу dict в Python

    TypeError: ufunc 'add' не содержит цикл с типами подписи подписи

    Python - лучший язык программирования в мире.