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

2023-10-24 17:08

本文主要是介绍Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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

警告说你的tensorflow不能使用SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA这些CPU矢量运算的指令码进行编译。 

为了提升CPU计算速度的。若你有支持cuda的GPU,则可以忽略这个问题,因为安装SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, 仅仅提升CPU的运算速度(大概有3倍)。

解决方法:

  1. 忽视警告,并屏蔽警告

开头输入如下:

import os

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

2.   进 tensorflow 官网,从源码安装。

这篇关于Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/276602

相关文章

使用Python检查CPU型号并弹出警告信息

《使用Python检查CPU型号并弹出警告信息》本教程将指导你如何编写一个Python程序,该程序能够在启动时检查计算机的CPU型号,如果检测到CPU型号包含“I3”,则会弹出一个警告窗口,感兴趣的小... 目录教程目标方法一所需库步骤一:安装所需库步骤二:编写python程序步骤三:运行程序注意事项方法二

uva 575 Skew Binary(位运算)

求第一个以(2^(k+1)-1)为进制的数。 数据不大,可以直接搞。 代码: #include <stdio.h>#include <string.h>const int maxn = 100 + 5;int main(){char num[maxn];while (scanf("%s", num) == 1){if (num[0] == '0')break;int len =

Java程序到CPU上执行 的步骤

相信很多的小伙伴在最初学习编程的时候会容易产生一个疑惑❓,那就是编写的Java代码究竟是怎么一步一步到CPU上去执行的呢?CPU又是如何执行的呢?今天跟随小编的脚步去化解开这个疑惑❓。 在学习这个过程之前,我们需要先讲解一些与本内容相关的知识点 指令 指令是指导CPU运行的命令,主要由操作码+被操作数组成。 其中操作码用来表示要做什么动作,被操作数是本条指令要操作的数据,可能是内存地址,也

win10不用anaconda安装tensorflow-cpu并导入pycharm

记录一下防止忘了 一、前提:已经安装了python3.6.4,想用tensorflow的包 二、在pycharm中File-Settings-Project Interpreter点“+”号导入很慢,所以直接在cmd中使用 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-cpu下载好,默认下载的tensorflow

定位cpu占用过高的线程和对应的方法

如何定位cpu占用过高的线程和对应的方法? 主要是通过线程id找到对应的方法。 1 查询某个用户cpu占用最高的进程号 top -u 用户名 2 查询这个进程中占用cpu最高的线程号 top –p 进程号-H    3 查询到进程id后把进程相关的代码打印到jstack文件 jstack -l pid > jstack.txt 4 在jstack文件中通过16进制的线程id搜索到

226 Invert Binary Tree

//226 Invert Binary Tree//算法思路:主要使用递归算法public class Solution {public TreeNode invertTree(TreeNode root) {//1 出口 空节点if (root==null)return null;//2 递归 调用自己TreeNode left = root.left;TreeNode right = ro

稀疏自编码器tensorflow

自编码器是一种无监督机器学习算法,通过计算自编码的输出与原输入的误差,不断调节自编码器的参数,最终训练出模型。自编码器可以用于压缩输入信息,提取有用的输入特征。如,[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]四比特信息可以压缩成两位,[0,0],[1,0],[1,1],[0,1]。此时,自编码器的中间层的神经元个数为2。但是,有时中间隐藏层的神经元

Tensorflow实现与门感知机

感知机是最简单的神经网络,通过输入,进行加权处理,经过刺激函数,得到输出。通过输出计算误差,调整权重,最终,得到合适的加权函数。 今天,我通过tensorflow实现简单的感知机。 首先,初始化变量:     num_nodes = 2     output_units = 1     w = tf.Variable(tf.truncated_normal([num_nodes,output

Tensorflow lstm实现的小说撰写预测

最近,在研究深度学习方面的知识,结合Tensorflow,完成了基于lstm的小说预测程序demo。 lstm是改进的RNN,具有长期记忆功能,相对于RNN,增加了多个门来控制输入与输出。原理方面的知识网上很多,在此,我只是将我短暂学习的tensorflow写一个预测小说的demo,如果有错误,还望大家指出。 1、将小说进行分词,去除空格,建立词汇表与id的字典,生成初始输入模型的x与y d

Deepin Linux安装TensorFlow

Deepin Linux安装TensorFlow 1.首先检查是否有Python,一般deepin系统都自带python的。   2.安装pip Sudo appt-get install pip来安装pip,如果失败就先更新一下sudo apt-get updata,然后再sudo apt-get install pip,如果定位失败,就sudo apt-get install pyth