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

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#tensorflow #neo4j #人工智能

于 2019-05-22 15:34:37 首次发布

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执行Python程序时，TensorFlow会报CPU支持AVX扩展但当前版本无法编译使用的警告。博客给出了解决办法，分别针对GPU版本和CPU版本（pip install tensorflow）的安装情况。

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在执行python程序的时候,报Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA的警告。大概意思是：你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用。

在这里插入图片描述

解决方法：

如果安装的是GPU版本

如果你有一个GPU，你不应该关心AVX的支持，因为大多数昂贵的操作将被分派到一个GPU设备上（除非明确地设置）。在这种情况下，您可以简单地忽略此警告： 

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

如果安装的是CPU版本（pip install tensorflow）

1.在代码中加入如下代码，忽略警告： 

import os 
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 
2.编译TensorFlow源码 

    如果您没有GPU并且希望尽可能多地利用CPU，那么如果您的CPU支持AVX，AVX2和FMA，则应该从针对CPU优化的源构建tensorflow。在这个问题中已经讨论过这个问题，也是这个GitHub问题。 Tensorflow使用称为bazel的ad-hoc构建系统，构建它并不是那么简单，但肯定是可行的。在此之后，不仅警告消失，tensorflow性能也应该改善。

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