当使用mkl-support构建tensorflow1.2时,得到运行时警告“TensorFlow库未编译为使用AVX2指令”

时间:2017-08-16 07:41:19

标签: performance tensorflow intel-mkl

  1. 按照https://software.intel.com/en-us/articles/build-and-install-tensorflow-on-intel-architecture
  2. 的说明操作
  3. bazel build --config=mkl --copt="-DEIGEN_USE_VML" -s -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
  4. bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
  5. pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.2.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
  6. 当我导入tensorflow时,得到了警告

      

    2017-08-16 15:30:32.132057:E tensorflow / core / framework / op_kernel.cc:1108] OpKernel('op:“Fact”device_type:“CPU”标签:“sergey”')用于未知操作:事实

         

    2017-08-16 15:30:32.132104:E tensorflow / core / framework / op_kernel.cc:1108] OpKernel('op:“Fact”device_type:“GPU”host_memory_arg:“fact”')for unknown op :事实

         

    2017-08-16 15:30:32.132689:E tensorflow / core / framework / op_kernel.cc:1108] OpKernel('op:“Fact”device_type:“CPU”标签:“Sergey”')for unknown op :事实   警告:tensorflow:来自/home/admin/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/util/tf_should_use.py:170:initialize_all_variables(来自tensorflow.python.ops.variables)已被弃用,将是2017-03-02之后删除。   更新说明:   请改用tf.global_variables_initializer

         

    2017-08-16 15:30:32.262141:W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库未编译为使用SSE4.1指令,但这些指令可在您的计算机上使用,并且可以加速CPU计算。

         

    2017-08-16 15:30:32.262189:W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库未编译为使用SSE4.2指令,但这些指令可在您的计算机上使用,并且可以加速CPU计算。

         

    2017-08-16 15:30:32.262203:W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库未编译为使用AVX指令,但这些指令可在您的计算机上使用并且可以加速CPU计算。

         

    2017-08-16 15:30:32.262222:W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库未编译为使用AVX2指令,但这些指令可在您的计算机上使用并且可以加速CPU计算。

         

    2017-08-16 15:30:32.262239:W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库未编译为使用FMA指令,但这些指令可在您的计算机上使用并且可以加速CPU计算。

    有没有人得到类似的警告?以及如何解决它。顺便说一句,我使用anaconda(conda 4.0.5)来安装tensorflow包。

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