只需要加载如下代码：

import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = ''

解决 warning I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2的更多相关文章

  1. 2019-09-16 16:42:03.621946: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA Traceback (most recent cal

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

  2. I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

    问题: 安装TensorFlow(CPU版本),使用pip install tensorflow安装,安装一切顺利,但是在跑一个简单的程序时,遇到如下情况: 大概意思是:你的CPU支持AVX扩展,但是 ...

  3. I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 问题

    临时解决版本进入python后只需下面命令 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

  4. I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

    遇到了这个问题,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:1. 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 ...

  5. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45]

    W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 ...

  6. 解决tensorflow的"Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA Using TensorFlow backend."警告问题

    问题描述 程序开始运行的时候报出警告:I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructio ...

  7. Tensorflow 运行警告提示 Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use

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  8. 报错解决——Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

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  9. 运行TensorFlow出现Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AV

    原因: import os #在顶头位置加上 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # '1'表示默认的显示等级,运行时显示所有信息 os. ...

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