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Installation Tensorflow en utilisant SSE instructions avec pip

J'ai réussi à installer cpu uniquement tensorflow sur Ubuntu 16.04 en utilisant les instructions par défaut fournies ici . Les instructions recommandaient d'utiliser virtualenv et pip, donc je n'ai pas construit à partir des sources. Je n'ai eu aucun problème d'installation avec ces instructions.

J'ai validé mon installation en utilisant les instructions fournies plus bas sur la même page, et bien que le programme s'exécute avec succès, il affiche les avertissements suivants.

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W 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.
W 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.
Hello, TensorFlow!

toutes les pages de stackoverflow que j'ai examinées ne concernent que les personnes qui ont construit à partir de la source en utilisant bazel, mais ne semblent pas s'appliquer aux personnes qui ont utilisé pip.

Comment recompiler ou mettre à jour mon installation afin de suivre les instructions SSE?

pythontensorflowpipvirtualenvsse
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CuriousDan

Vous devez utiliser bazel avec --config=opt option pour construire une roue personnalisée pour votre architecture, puis utilisez pip pour installer la roue résultante.

Je prévois de télécharger occasionnellement des versions optimisées de MacBook + Xeon V3 2014 sur https://github.com/yaroslavvb/tensorflow-community-wheels

Une fois que vous avez installé Bazel, créer une roue pour votre commande pip est grosso modo comme suit

./configure

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
export flags="--config=opt --config=cuda -k"

bazel build $flags -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

Ensuite, la roue est déposée dans /tmp/tensorflow_pkg

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Yaroslav Bulatov
bazel build --linkopt='-lrt' -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --copt=-msse4.1 --copt=-msse3-k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

Si ci-dessus a résolu votre problème, votez Christian Frei's réponse sur Comment puis-je résoudre ces avertissements de tensorflow?

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Ajay Singh

Ce ne sont que des avertissements. Comme par ceci lien , ajoutez ces lignes avant d'importer TensorFlow,

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

J'ai également le même problème, mais le lien suggéré a résolu mon problème.

Regardez également cette réponse , cela vous aidera à en savoir plus sur les informations SSE et les différents types d'indicateurs de journal).

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Krunal Kapadiya