windows环境下在不支持AVX指令集的CPU上使用anaconda配置tensorflow

最新推荐文章于 2024-12-09 11:18:34 发布

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#tensorflow #anaconda #CPU support #jupyter #远程访问

针对CPU不支持AVX指令集的Windows用户，在配置TensorFlow时会遇到问题。本文介绍了三种解决方案：1) 使用Docker，但过程复杂；2) 自行编译TF，担心环境管理；3) 安装fo40225重新编译的版本，简便且易于管理。文章中详细说明了如何使用fo40225的1.14.0 GPU版本，并提到了Jupyter Notebook的远程访问配置。

因为在tf1.6以后官方的tf包都是用AVX编译的，因此如果cpu比较老（1156平台，775平台及更早），都是没这个指令集的，有几个方法可以解决这个问题：
1.使用Docker配置：在windows上显得有点zz，还要先配一个虚拟机，然后上面跑docker，如果要弄notebook还要配置许多其他的东西，我简单了解了下就扔了，我就这么一张卡打游戏，所以就只打算在win上配一下练练而已，不想这么麻烦。
2.自己编译tf：这个说实话我比较担心的是后续的环境管理的问题，所以感觉有些不便，不过这是一个绝对适配自己机器的方案，想要多了解一下的可以移步官方文档
3.使用第三方重新编译好的版本：这个比较简单明了，环境管理也比较方便，主要是用fo40225编译好的版本，截至20191007，尚未推出tensorflow2.0gpusse版本

现在我的远程服务器down掉了，不能确定以下安装方法是否有效，之前虽然配过一次，虽然最后成了，但是过程非常不顺利，以下安装方法是根据自己的记忆和理解复现的，可能会有各种各样的bug，不过还是希望有效，测试成功以后会更新本文，另外买新不买旧，不要再捡1156和775的垃圾啦！