Avertissement TensorFlow AVX/AVX2 : comment exploiter les instructions du processeur pour de meilleures performances ?

Votre processeur prend en charge AVX et AVX2 : que faire en cas de plainte de TensorFlow

Vous avez peut-être rencontré ce message d'avertissement lors de l'utilisation de TensorFlow :

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

Comprendre le Attention

Les processeurs modernes offrent des instructions améliorant les performances connues sous le nom d'extensions, telles que AVX (Advanced Vector Extensions). AVX inclut des opérations FMA (fusionnée-multiplication-accumulation) qui accélèrent considérablement les opérations d'algèbre linéaire courantes dans l'apprentissage automatique. L'avertissement signifie que votre processeur prend en charge AVX, mais que TensorFlow n'est pas configuré pour l'utiliser.

Pourquoi AVX n'est-il pas utilisé par défaut ?

La distribution par défaut de TensorFlow est construit sans prise en charge de ces extensions pour garantir la compatibilité avec une large gamme de processeurs. De plus, les GPU surpassent généralement les CPU pour la formation en machine learning, de sorte que les versions par défaut se concentrent sur la compatibilité GPU.

Résoudre le problème

Avec un GPU :

Si vous disposez d'un GPU, TensorFlow le priorisera automatiquement pour les opérations gourmandes en calcul, rendant ainsi la prise en charge AVX de votre CPU moins pertinent. Pour supprimer l'avertissement, définissez :

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

Sans GPU :

Pour utiliser tout le potentiel de votre processeur, envisagez de créer TensorFlow à partir de la source avec AVX, AVX2, et FMA activé si votre processeur les prend en charge. Bien que le processus de construction soit complexe (impliquant le système de construction Bazel), il devrait éliminer l'avertissement et améliorer les performances de TensorFlow sur votre processeur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!