I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this Ten...

問題： 安裝TensorFlow（CPU版本），使用pip install tensorflow安裝，安裝一切順利，可是在跑一個簡單的程序時，遇到以下狀況： 大概意思是：你的CPU支持AVX擴展，可是你安裝的TensorFlow版本沒法編譯使用。 緣由： 除了一般的算術和邏輯，現代CPU提供了許多低級指令，稱爲擴展，例如， SSE2，SSE4，AVX等來自維基百科： 高級矢量擴展（AVX）是英特爾在2008年3月提出的英特爾和AMD微處理器的x86指令集體系結構的擴展，英特爾首先經過Sandy Bridge處理器在2011年第一季度推出，隨後由AMD推出Bulldozer處理器在2011年第三季度.AVX提供了新功能，新指令和新編碼方案。 特別是，AVX引入了融合乘法累加（FMA）操做，加速了線性代數計算，即點積，矩陣乘法，卷積等。幾乎全部機器學習訓練都涉及大量這些操做，所以將會支持AVX和FMA的CPU（最高達300％）更快。該警告指出您的CPU確實支持AVX（hooray！）。 在此強調一下： 這隻限於CPU。若是你有一個GPU，你不該該關心AVX的支持，由於大多數昂貴的操做將被分派到一個GPU設備上（除非明確地設置）。在這種狀況下，您能夠簡單地忽略此警告。 那爲何會出現這種警告呢？ 因爲tensorflow默認分佈是在沒有CPU擴展的狀況下構建的，例如SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，FMA等。默認版本（來自pip install tensorflow的版本）旨在與儘量多的CPU兼容。另外一個觀點是，即便使用這些擴展名，CPU的速度也要比GPU慢不少，而且指望在GPU上執行中型和大型機器學習培訓。 解決方法： 若是安裝的是GPU版本 若是你有一個GPU，你不該該關心AVX的支持，由於大多數昂貴的操做將被分派到一個GPU設備上（除非明確地設置）。在這種狀況下，您能夠簡單地忽略此警告： import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 若是安裝的是CPU版本（pip install tensorflow） 1.在代碼中加入以下代碼，忽略警告： import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 2.編譯TensorFlow源碼 若是您沒有GPU而且但願儘量多地利用CPU，那麼若是您的CPU支持AVX，AVX2和FMA，則應該從針對CPU優化的源構建tensorflow。在這個問題中已經討論過這個問題，也是這個GitHub問題。 Tensorflow使用稱爲bazel的ad-hoc構建系統，構建它並非那麼簡單，但確定是可行的。在此以後，不只警告消失，tensorflow性能也應該改善。 參考： https://stackoverflow.com/questions/47068709/your-cpu-supports-instructions-that-this-tensorflow-binary-was-not-compiled-to-u?answertab=votes#tab-top --------------------- 做者：濤哥帶你學編程 來源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/hq86937375/article/details/79696023 版權聲明：本文爲博主原創文章，轉載請附上博文連接！