TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译 sess.run()出现如下Warning 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 computation

基于SSE指令集的程序设计简介 作者:Alex Farber 出处:http://www.codeproject.com/cpp/sseintro.asp SSE技术简介 Intel公司的单指令多数据流式扩展(SSE,Streaming SIMD Extensions)技术能够有效增强CPU浮点运算的能力.Visual Studio .NET 2003提供了对SSE指令集的编程支持,从而允许用户在C++代码中不用编写汇编代码就可直接使用SSE指令的功能.MSDN中有关SSE技术的主题[1]有可能

SSE技术简介 Intel公司的单指令多数据流式扩展(SSE,Streaming SIMD Extensions)技术能够有效增强CPU浮点运算的能力.Visual Studio .NET 2003提供了对SSE指令集的编程支持,从而允许用户在C++代码中不用编写汇编代码就可直接使用SSE指令的功能.MSDN中有关SSE技术的主题 [1]有可能会使不熟悉使用SSE汇编指令编程的初学者感到困惑,但是在阅读MSDN有关文档的同时,参考一下Intel软件说明书(Intel Software manua

大多数的函数是在库中,Intrinsic Function却内嵌在编译器中(built in to the compiler). 1. Intrinsic Function Intrinsic Function作为内联函数,直接在调用的地方插入代码,即避免了函数调用的额外开销,又能够使用比较高效的机器指令对该函数进行优化.优化器(Optimizer)内置的一些Intrinsic Function行为信息,可以对Intrinsic进行一些不适用于内联汇编的优化,所以通常来说Intrinsic Fu

对SSE的学习总算迈出了第一步,用2天时间对双线性插值的代码进行了优化,现将实现的过程梳理以下,算是对这段学习的一个总结. 1. 什么是SSE 说到SSE,首先要弄清楚的一个概念是SIMD(单指令多数据流,Single Instruction Multiple Data),是一种数据并行技术,能够在一条指令中同时对多个数据执行运算操作,增加处理器的数据吞吐量.SIMD特别的适用于多媒体应用等数据密集型运算. 1.1 历史 1996年Intel首先推出了支持MMX的Pentium处理器,极大地提高

使用SSE指令,首先要了解这一类用于进行初始化加载数据以及将暂存器的数据保存到内存相关的指令, 我们知道,大多数SSE指令是使用的xmm0到xmm8的暂存器,那么使用之前,就需要将数据从内存加载到这些暂存器. 1. load系列,用于加载数据,从内存到暂存器 __m128 _mm_load_ss (float *p) __m128 _mm_load_ps (float *p) __m128 _mm_load1_ps (float *p) __m128 _mm_loadh_pi (__m128 a

更多详情见——http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/04/26/md00.htmlSIMD函数整理:00 索引贴 R:寄存器.M:64位MM寄存器:X:128位XMM寄存器:Y:256位YMM寄存器.Name:函数名.Name2:另一种函数名.功能:功能描述.Asm:汇编指令.PCode:伪代码. R Name Name2 功能 Asm PCode X _MM_SHUFFLE   混洗的掩码.4 # http://msdn.microsoft.co

void yuv420_to_rgb24_sse3(uint8_t *yp, uint8_t *up, uint8_t *vp, int sy, int suv, int width, int height, uint8_t *rgb, int srgb) { //定义空间 __m128i y0r0, y0r1, u0, v0; __m128i y00r0, y01r0, y00r1, y01r1; __m128i u00, u01, v00, v01; __m128i rv00, rv01,

在用QtCreator编译SSE优化指令的时候,出现了如下错误, inlining failed in call to always_inline '__m128i _mm_packus_epi32(__m128i, __m128i)': target specific option mismatch_mm_packus_epi32 (__m128i __X, __m128i __Y)^该错误的原因是编译的时候没有指定对应的SSE选项.解决办法:在文档中找到出错指令对应的SSE指令集,Intel

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背景介绍 最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow 通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf   hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') s

一.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

本文转载自:https://blog.csdn.net/pzh11001/article/details/79683133 大家好,我是 (深度学习硬件DIY总群)(719577294)群主:    这篇短文介绍一下怎么从源代码编译安装tensorflow-GPU版本.这个编译安装教程是我本人自己的一个安装总结,首先说明一下我自己在自己电脑上已经成功编译安装了.我的电脑配置如下:CPU:AMD4核未知型号内存:12G DDR2硬盘:两个机械硬盘,一个500G,  另一个150G显卡:GTX750

Ubuntu TensorFlow 源码 Android Demo的编译运行 一. 安装 Android 的SDK和NDK SDK 配置 A:下载 国内下载地址选最新的: SDK: https://developer.android.google.cn/studio/index.html 也可以下载一个旧的再update NDK: https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/index.html B:解压 配置环境变量 sudo tar -

注意:如果是linux或mac os操作系统,可以参考https://www.tensorflow.org/install/install_c,直接下载对应的so库和头文件,然后跳到步骤4.如果不能使用,再从源码编译. 1.下载tensorflow源码 git clone --recursive https://github.com/tensorflow/tensorflow 假设路径为:tensorflow_repo_path 2.安装bazel mac os可以直接brew install

SIMD指令集 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788 SIMD,即Single Instruction, Multiple Data,一条指令操作多个数据．是CPU基本指令集的扩展．主要用于提供fine grain parallelism,即小碎数据的并行操作．比如说图像处理,图像的数据常用的数据类型是RGB565, RGBA8888, YUV422等格式,这些格式的数据特点是一个像素点的一个分量总是用小于等于8bit的数据表示的．如果使用传统的处

参考 http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/75452711 https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/7007648.html https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/7383951.html 1.下载tensorflow源码 git clone  https://github.com/tensorflow/tensorflow 2.安装bazel sudo apt-get update

老是有个习惯,看到开源代码更新了,总是想更新到最新版,如果置之不理的话,就感觉自己懒惰了或有的不负责任了,这个也可能是一种形式的强迫症吧: 前几天晚上git pull TensorFlow,完事后也没去理它,这两天想起来还是做事有头有尾吧, 也想把学习重点转入到TensorFlow,动手玩玩才有感觉嘛^_^.按照Image Recognition https://www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition先编译下,其实这个label_image我

TensorFlow 的 Python 接口由于其方便性和实用性而大受欢迎,但实际应用中我们可能还需要其它编程语言的接口,本文将介绍如何编译 TensorFlow 的 C/C++ 接口. 安装环境: Ubuntu 16.04 Python 3.5 CUDA 9.0 cuDNN 7 Bazel 0.17.2 TensorFlow 1.11.0 1. 安装 Bazel 安装 JDK sudo apt-get install openjdk-8-jdk 添加 Bazel 软件源 echo "deb [

我们的系统环境 CentOS 6.5, JDK 1.8 更新yum源 $ yum update 安装 Python 2.7 $ yum install python27 python27-numpy python27-python-devel python27-python-wheel 升级 gcc 至 4.8.2 $ cd /opt/ $ wget http://people.centos.org/tru/devtools-2/devtools-2.repo -O /etc/yum.repos