TensorFlow AVX/AVX2-Warnung: Wie kann man CPU-Anweisungen für eine bessere Leistung nutzen?

Mary-Kate Olsen
Freigeben: 2024-11-20 17:40:13
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TensorFlow AVX/AVX2 Warning: How to Leverage CPU Instructions for Better Performance?

Ihre CPU unterstützt AVX und AVX2: Was tun, wenn TensorFlow sich beschwert

Möglicherweise ist Ihnen diese Warnmeldung bei der Verwendung von TensorFlow begegnet:

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

Moderne CPUs bieten leistungssteigernde Anweisungen, sogenannte Erweiterungen, wie z. B. AVX (Advanced Vector Extensions). AVX umfasst FMA-Operationen (Fused Multiply-Accumulate), die die beim maschinellen Lernen üblichen linearen Algebraoperationen erheblich beschleunigen. Die Warnung bedeutet, dass Ihre CPU AVX unterstützt, TensorFlow jedoch nicht für die Verwendung konfiguriert ist.

Warum wird AVX nicht standardmäßig verwendet?

Die Standardverteilung von TensorFlow ist ohne Unterstützung für diese Erweiterungen erstellt, um die Kompatibilität mit einer Vielzahl von CPUs sicherzustellen. Darüber hinaus übertreffen GPUs in der Regel CPUs beim Training für maschinelles Lernen, daher konzentrieren sich die Standard-Builds auf die GPU-Kompatibilität.

Behebung des Problems

Mit einer GPU:

Wenn Sie über eine GPU verfügen, priorisiert TensorFlow diese automatisch für rechenintensive Vorgänge, wodurch die AVX-Unterstützung Ihrer CPU geringer wird relevant. Um die Warnung zu unterdrücken, stellen Sie Folgendes ein:

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
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Ohne GPU:

Um das volle Potenzial Ihrer CPU auszuschöpfen, sollten Sie in Erwägung ziehen, TensorFlow aus der Quelle mit AVX, AVX2, und FMA aktiviert, wenn Ihre CPU sie unterstützt. Obwohl der Build-Prozess komplex ist (unter Einbeziehung des Bazel-Build-Systems), sollte er die Warnung beseitigen und die Leistung von TensorFlow auf Ihrer CPU verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTensorFlow AVX/AVX2-Warnung: Wie kann man CPU-Anweisungen für eine bessere Leistung nutzen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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