Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Amaran TensorFlow AVX/AVX2: Bagaimana Memanfaatkan Arahan CPU untuk Prestasi Lebih Baik?

Amaran TensorFlow AVX/AVX2: Bagaimana Memanfaatkan Arahan CPU untuk Prestasi Lebih Baik?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsenasal
2024-11-20 17:40:13448semak imbas

TensorFlow AVX/AVX2 Warning: How to Leverage CPU Instructions for Better Performance?

CPU Anda Menyokong AVX dan AVX2: Perkara yang Perlu Dilakukan Apabila TensorFlow Mengadu

Anda mungkin pernah menemui mesej amaran ini semasa menggunakan TensorFlow:

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

Memahami Amaran

CPU moden menawarkan arahan peningkatan prestasi yang dikenali sebagai sambungan, seperti AVX (Sambungan Vektor Lanjutan). AVX termasuk operasi FMA (fused multiply-accumulate) yang mempercepatkan operasi algebra linear dengan ketara dalam pembelajaran mesin. Amaran itu menandakan CPU anda menyokong AVX, tetapi TensorFlow tidak dikonfigurasikan untuk menggunakannya.

Mengapa AVX Tidak Digunakan Secara Lalai?

Pengedaran lalai TensorFlow ialah dibina tanpa sokongan untuk sambungan ini untuk memastikan keserasian dengan pelbagai jenis CPU. Selain itu, GPU biasanya mengatasi prestasi CPU untuk latihan pembelajaran mesin, jadi lalai membina fokus pada keserasian GPU.

Menangani Isu

Dengan GPU:

Jika anda mempunyai GPU, TensorFlow akan mengutamakannya secara automatik untuk operasi intensif pengiraan, menjadikan sokongan AVX CPU anda kurang relevan. Untuk menyekat amaran, tetapkan:

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

Tanpa GPU:

Untuk menggunakan potensi penuh CPU anda, pertimbangkan untuk membina TensorFlow daripada sumber dengan AVX, AVX2, dan FMA didayakan jika CPU anda menyokongnya. Walaupun proses binaan adalah kompleks (melibatkan sistem binaan bazel), ia harus menghapuskan amaran dan meningkatkan prestasi TensorFlow pada CPU anda.

Atas ialah kandungan terperinci Amaran TensorFlow AVX/AVX2: Bagaimana Memanfaatkan Arahan CPU untuk Prestasi Lebih Baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn