我是第一次运行TensorFlow并使用一些示例代码。运行代码时出现此错误。有谁知道为什么会这样,如何解决?谢谢!
2017-03-31 02:12:59.346109: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346968: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346975: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow libbrary wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346979: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\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.
2017-03-31 02:12:59.346983: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\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.
2017-03-31 02:12:59.346987: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346991: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-03-31 02:12:59.346995: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
这些是警告,而不是错误(如W
冒号后面的所示。错误在E
那里)。
警告是指您的CPU支持SSE指令,从而可以进行一些快速的硬件内并行操作。启用这些操作是一个编译时操作(即,要使用SSE,您需要从源代码构建库以启用要定位的特定SSE版本),在这种情况下,您可以考虑一下此问题。
但是请注意,SSE支持仅影响计算速度。Tensorflow可以在有或没有SSE的情况下工作,但是代码运行可能需要更长的时间。另请注意,这仅影响CPU。如果您使用的是Tensorflow的GPU版本,则在GPU上运行的所有操作都不会受益于SSE指令。
问题内容: 这是从运行脚本以检查Tensorflow是否正常运行时收到的消息: 我注意到它提到了SSE4.2和AVX, 什么是SSE4.2和AVX? 这些SSE4.2和AVX如何改善Tensorflow任务的CPU计算。 如何使用这两个库使Tensorflow进行编译? 问题答案: 我只是遇到了同样的问题,似乎的建议并未涵盖SSE4.2支持,添加就足够了。最后,我成功建立了 没有任何警告或错误。
这是运行脚本检查Tensorflow是否工作时收到的消息: 我注意到它提到了SSE4。2和AVX, 什么是SSE4。2和AVX 这些是怎么做的。2和AVX改进了Tensorflow任务的CPU计算 如何使用这两个库来编译Tensorflow
我是TensorFlow的新手。我最近安装了它(Windows CPU版本),收到以下消息: 成功安装TensorFlow-1.4.0 TensorFlow-TensorBoard-0.4.0 RC2 当我想跑的时候 (我是通过https://github.com/tensorflow/tensorflow找到的) 我收到以下消息: 2017-11-02 01:56:21.698935:I C:\
问题内容: Java字节码语言具有JSR指令。 我使用Java 7编译器编译的代码均未使用此指令。 但是,有时我下载的Java二进制文件确实会使用它,尽管很少。 我很想知道哪些编译器确实使用该指令,以及哪些Java代码构造会使它们使用该指令。 编辑 这不是重复的,因为它引用了JSR字节码指令,而不是Java规范请求 问题答案: 实际上,Java 7类文件中甚至不允许使用JSR指令。仅在与Java
我试着用这些说明来验证我的mac tensorflowhttps://www.tensorflow.org/install/install_mac#ValidateYourInstallation 但要产生这样的结果。可以吗?令人不快的我该怎么解决这个问题?谢谢 sess=tf。会话() 您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译使用的指令:AVX2 FMA 打印(sess.run(你好
问题内容: 如果你给 它没有编译,但是带有花括号的相同代码是: 有什么解释? 问题答案: 基本上,变量声明只能在块中声明。 查看 Java语言规范中“语句”的语法 -它包括Block,但不包括LocalVariableDeclarationStatement- 后者是block语法的一部分。 这实际上是实用主义的问题:如果没有括号,则只能使用一个语句。如果没有后续语句,则声明变量是没有意义的,因为