Установка Tensorflow с использованием инструкций SSE с пипсом

Я успешно установил cpu only tensorflow на ubuntu 16.04, используя инструкции по умолчанию здесь. Инструкции, рекомендованные с помощью virtualenv и pip, поэтому я не создавал исходный код. У меня не возникало проблем с установкой этих инструкций.

Я проверил мою установку с помощью приведенных ниже инструкций дальше на той же странице, и, пока программа запускалась успешно, она выводит следующие предупреждения.

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
Hello, TensorFlow!

все страницы stackoverflow, на которые я смотрел только адреса людей, которые построили из источника с помощью bazel, но, похоже, не относятся к людям, которые использовали pip.

Как перекомпилировать или обновить мою установку в соответствии с инструкциями SSE?

Ответ 1

Вы должны использовать bazel с параметром --config=opt, чтобы создать колесо, настроенное для вашей архитектуры, а затем используйте pip для установки полученного колеса.

Я планирую иногда загружать оптимизированные сборки MacBook + Xeon V3 2014 в https://github.com/yaroslavvb/tensorflow-community-wheels

Как только вы установите Bazel, создание колеса для вашей команды pip выглядит примерно следующим образом:

./configure

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
export flags="--config=opt --config=cuda -k"

bazel build $flags -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

Затем колесо опускается на /tmp/tensorflow_pkg

Ответ 3

Это просто предупреждения. В соответствии с этой ссылкой добавьте эти строки перед импортом TensorFlow,

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf

У меня тоже такая же проблема, но предложенная ссылка решила мою проблему.

Также посмотрите на этот ответ, это поможет узнать больше об SSE-информации, а также о различных типах индикаторов журнала.