TensorFlow n'a pas été compilé pour utiliser les instructions SSE (etc.), mais celles-ci sont disponibles.

Question

J'utilise TensorFlow pour la première fois et utilise un exemple de code. J'ai eu cette erreur lors de l'exécution de mon code. Quelqu'un sait-il pourquoi cela s'est produit et comment y remédier? Merci!

 2017-03-31 02:12:59.346109: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346968: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346975: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow libbrary wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346979: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\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.
2017-03-31 02:12:59.346983: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\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.
2017-03-31 02:12:59.346987: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346991: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346995: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
 

Answer 1

Ceux sont des avertissements, pas des erreurs (comme indiqué par l' W après les deux points. Les erreurs ont un E y).

Les avertissements reportez-vous au fait que votre CPU prend en charge le jeu d'Instructions SSE, qui permettent de vite en matériel-les opérations en parallèle. L'activation de ces opérations est au moment de la compilation de l'opération (c'est à dire à l'utilisation de l'ESS vous avez besoin pour construire la bibliothèque à partir de la source de l'activation spécifique de l'ESS version que vous ciblez), auquel cas vous pouvez prendre un coup d'oeil à cette question.

Notez, cependant, que le soutien de la SSE influences seulement la rapidité de calcul. Tensorflow travaillera avec ou sans l'ESS, mais il peut prendre plus de temps pour que votre code à exécuter. Remarque, également, que cette influence uniquement le CPU. Si vous êtes en utilisant le GPU construire de Tensorflow, toutes les opérations sont exécutées sur le GPU ne bénéficiera pas d'instructions SSE.

Answer 2

Pour masquer ces avertissements, vous pouvez le faire avant votre code actuel.

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

pour une discussion détaillée, veuillez vous référer ici https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7778

J'espère que ça peut être une aide pour l'autre. :)

Answer 3

Ce n'est pas une erreur, juste mises en garde en disant: si vous construisez TensorFlow à partir de la source, il peut être plus rapide sur votre machine.

Et tout comme les mises en garde de dire, vous ne devez compiler TF avec ces drapeaux si vous avez besoin de faire des TF plus rapide.

Vous pouvez utiliser TF variable d'environnement TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL et il fonctionne comme suit:

• La valeur par défaut est 0, l'affichage de tous les journaux
• Pour filtrer INFO journaux 1
• WARNINGS de plus, 2
• et en plus de filtrer ERROR journaux fixé à 3

Ainsi, vous pouvez effectuer les opérations suivantes pour réduire au silence les avertissements:

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

Pour plus de détails discussion, vous voyez Comment compiler tensorflow à l'aide de SSE4.1, SSE4.2, et AVX.