tensorflow2.0

最新推荐文章于 2023-10-14 13:27:15 发布

charono

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文章标签： tensorflow 深度学习人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/charono/article/details/123430170

版权

这篇博客讲述了遇到TensorFlow运行时的AVX2警告问题，以及尝试通过忽略警告、调整Python版本和安装特定TensorFlow版本来解决。博主分享了检查和确认TensorFlow安装成功的步骤，并表达了希望提高运行速度的愿望。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tensorflow报错：
2022-03-11 17:18:43.394107: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
意思是你的 CPU 支持AVX AVX2 （可以加速CPU计算），但你安装的 TensorFlow 版本不支持

解决：

如果是初学者或者没有太大计算速度的需求，在开头加上这两行忽略这个提示即可
import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘2’
ps：
os.environ[“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL”] = ‘1’ # 默认，显示所有信息
os.environ[“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL”] = ‘2’ # 只显示 warning 和 Error
os.environ[“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL”] = ‘3’ # 只显示 Error

开始检查tensorflow环境是否配置好： python3.8版本，anaconda3和tensorflow2.3版本

看了下别人的安装教程：https://www.cnblogs.com/wxyao/p/12677089.html

Anaconda测试tensorflow是否安装成功
打开Anaconda prompt
输入:python

import tensorflow as tf

tf.version

tf.path

version是版本，path是安装路径

能打印出来版本和安装路径说明安装成功

成功了，但是因为报错所以选择重新装tensorflow。
不大行，装了很多个版本的还是不行，最后决定降低python版本下载tensorflow-2.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl。来源：https://gitcode.net/mirrors/lakshayg/tensorflow-build?utm_source=csdn_github_accelerator
裂开了。看能不能解除warning，增加运行速度，球球了！