お使いの CPU は AVX および AVX2 をサポートしています: それは何を意味しますか?
最近 TensorFlow をインストールしましたが、次のような警告が表示されました。あなたの CPU は AVX と AVX2 をサポートしていますが、TensorFlow バイナリはそれらを使用するようにコンパイルされていません。この問題は Windows システムでよく発生するもので、パフォーマンス上の利点が失われる可能性があります。
AVX および AVX2 について
AVX および AVX2 は、数学的機能を大幅に強化する CPU 命令です。計算、特にドット積や行列の乗算などの行列演算。多くの機械学習アルゴリズムはこれらの操作に大きく依存しているため、これらの命令を利用するとトレーニング プロセスを大幅に高速化できます。
デフォルトの TensorFlow ビルド
デフォルトの TensorFlow ディストリビューションは通常、次のとおりです。幅広い CPU との互換性を確保するために、これらの CPU 拡張機能なしでコンパイルされています。ただし、AVX および AVX2 をサポートする CPU をお持ちの場合は、ソースから TensorFlow をビルドすることで、パフォーマンス上の利点を活用できます。
警告を無視する
GPU を使用している場合は、ほとんどの操作が高速な GPU で実行されるため、警告を無視できます。警告を抑制するには、環境変数 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL を 2 に設定します。
AVX および AVX2 サポートを使用した TensorFlow の構築
CPU の機能を最大限に活用するには、以下から TensorFlow を構築します。適切なフラグが有効になっているソース。これには、bazel ビルド システムの使用が含まれます。これは、pip インストールよりも複雑ですが、最適化設定をより詳細に制御できます。 AVX、AVX2、および FMA サポートを使用して TensorFlow をコンパイルすることで、機械学習タスクのために CPU の可能性を最大限に引き出すことができます。
以上がCPU の AVX および AVX2 サポートは TensorFlow のパフォーマンスに影響しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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