Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Warum warnt TensorFlow vor nicht unterstützten AVX/AVX2-Anweisungen und wie kann ich das beheben?

Warum warnt TensorFlow vor nicht unterstützten AVX/AVX2-Anweisungen und wie kann ich das beheben?

Patricia Arquette
Freigeben: 2024-11-27 00:22:11
Original
754 Leute haben es durchsucht

Why Does TensorFlow Warn About Unsupported AVX/AVX2 Instructions, and How Can I Fix It?

"Ihre CPU unterstützt Anweisungen, für deren Verwendung diese TensorFlow-Binärdatei nicht kompiliert wurde: AVX AVX2"

Frage:

Ich habe TensorFlow installiert und eine Warnmeldung erhalten, die besagt, dass meine CPU Anweisungen unterstützt, für deren Verwendung die Binärdatei nicht kompiliert wurde. Warum passiert das und wie kann ich es beheben?

Antwort:

Worum geht es in der Warnung?

AVX (Erweitert Vector Extensions) und FMA (Fused Multiply-Add) sind Erweiterungen für x86 Befehlssatzarchitektur, die schnellere lineare Algebra-Berechnungen wie Skalarprodukte, Matrixmultiplikationen und Faltungen ermöglicht. Moderne CPUs unterstützen diese Erweiterungen, die das Training für maschinelles Lernen erheblich beschleunigen können.

Warum wird es dann nicht verwendet?

Die Standard-TensorFlow-Verteilung ist auf Kompatibilität mit möglichst vielen CPUs ausgelegt. Es ist für die Verwendung mit GPUs gedacht, die für umfangreiche Trainingsaufgaben viel schneller als CPUs sind.

Was zu tun ist:

Wenn Sie eine GPU haben:

  • Ignorieren Sie die Warnung mit os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'.

Wenn Sie keine GPU haben und CPU verwenden möchten:

  • TensorFlow aus der Quelle erstellen mit aktiviertem AVX, AVX2 und FMA. Dies erfordert die Verwendung des Bazel-Build-Systems, wie in den verlinkten Diskussionen beschrieben. Dadurch sollte die Warnung beseitigt und die Leistung verbessert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum warnt TensorFlow vor nicht unterstützten AVX/AVX2-Anweisungen und wie kann ich das beheben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Artikel des Autors
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage