Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Mengapa TensorFlow Menunjukkan Amaran Pengoptimuman CPU \'AVX AVX2\' pada Windows?

Mengapa TensorFlow Menunjukkan Amaran Pengoptimuman CPU \'AVX AVX2\' pada Windows?

Barbara Streisand
Barbara Streisandasal
2024-11-22 11:12:11553semak imbas

Why Does TensorFlow Show an

Amaran Pengoptimuman CPU dalam TensorFlow: Memahami Mesej "AVX AVX2"

Apabila menjalankan TensorFlow pada Windows, anda mungkin menghadapi mesej berikut:

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

Memahami Amaran

Sambungan Vektor Lanjutan (AVX) ialah arahan tambahan yang meningkatkan prestasi CPU dalam bidang seperti pengiraan algebra linear. Memandangkan pengedaran lalai TensorFlow tidak termasuk pengoptimuman ini, ia menghasilkan amaran ini.

Punca

Binaan lalai TensorFlow mengutamakan keserasian yang lebih luas, menyasarkan CPU tanpa sambungan khusus. Jika CPU anda menyokong AVX, anda mungkin ingin menggunakan faedah prestasinya.

Penyelesaian

Pilihan 1: Lumpuhkan Amaran (Pengguna GPU)

Jika anda memiliki GPU, TensorFlow akan mengutamakannya untuk operasi yang menuntut, menjadikan AVX pengoptimuman tidak perlu. Anda boleh menyekat amaran dengan menetapkan pembolehubah persekitaran berikut:

# Disable warning in Windows
set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2

# Disable warning in Unix
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2

Pilihan 2: Bina TensorFlow dengan Pengoptimuman AVX/AVX2 (Pengguna CPU Sahaja)

Kepada mengambil kesempatan daripada AVX dan pengoptimuman lain, anda boleh membina TensorFlow daripada sumber dengan sambungan ini didayakan. Walaupun ini adalah proses yang kompleks yang melibatkan Bazel, ia boleh meningkatkan prestasi dengan ketara pada CPU tanpa GPU. Rujuk dokumentasi yang berkaitan untuk mendapatkan arahan binaan khusus.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa TensorFlow Menunjukkan Amaran Pengoptimuman CPU 'AVX AVX2' pada Windows?. 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