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.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # '2'运行时只显示 warning 和 Error os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' # '3'运行时只显示 Error 解决:头部加上:import…

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 instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 解决方法 加入下面两行代码,忽略警告: import os os.environ[' 说明: os.environ[' # 这是默认的显示等级,显示所有信息 os.env…

答:使能AVX,AVX2和FMA来进行源码编译,这样可以提速噢 具体编译方法,请参考windows10下如何进行源码编译安装tensorflow…

pycharm运行TensorFlow警告:Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 我自己安装TensorFlow的时候是在terminal使用pip install tensorflow命令安装的,这样默认会下载X86_64的版本 解决方法: 方法一:忽视这种警告, 选择os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'即可 方…

由于现在神经网络这个东西比较火,准确的说是深度学习这个东西比较火,我们实验室准备靠这个东西发几个CCF A类的文章,虽然我不太懂这东西,兴趣也一般都是毕竟要跟随主流的,于是今天安装起了 Tensorflow 这个深度学习的框架. 安装好以后运行一个Demo ,如下: import tensorflow as tf a=tf.constant(2) b=tf.constant(20) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a*b)) 运行结果如下: 2…

在导入tensorflow后,进行运算时,出现了报错Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 解决方法 在最顶行写入以下代码即可 import os os.environ[' 参考资料:Advanced Vector Extensions import os os.environ[' # 这是默认的显示等级,显示所有信息 os.environ[' # 只…

-- ::] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA Traceback (most recent call last): 在文件开始加入 import os os.environ['…

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,但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用. 原因: 除了通常的算术和逻辑,现代CPU提供了许多低级指令,称为扩展,例如, SSE2,SSE4,AVX等来自维基百科: 高级矢量扩展(AVX)是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展,英特尔首先通过Sandy…

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[' 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[' 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,…

为了提升CPU计算速度的.若你有支持cuda的GPU,则可以忽略这个问题,因为安装SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, 仅仅提升CPU的运算速度(大概有3倍). 解决方法: 忽视警告,并屏蔽警告 开头输入如下: import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 2.进 tensorflow 官网,从源码安装.…