Question

我在机器上安装了tensorflow gpu。我在计算机上安装了CUDA工具包9.0和cuDNN 7.0。

当我走上台阶时从https://www.tensorflow.org/install/install_windows中测试我的安装。通过输入程序

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()

但是出现以下错误“您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译为使用的指令：AVX2”错误。

您能告诉我如何解决吗？

>>> sess = tf.Session()
2018-07-25 23:27:54.477511: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2018-07-25 23:27:55.607237: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1392] Found device 0 with properties:
name: Quadro M2000 major: 5 minor: 2 memoryClockRate(GHz): 1.1625
pciBusID: 0000:03:00.0
totalMemory: 4.00GiB freeMemory: 3.34GiB
2018-07-25 23:27:55.612178: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1471] Adding visible gpu devices: 0
2018-07-25 23:27:55.977046: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:952] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-07-25 23:27:55.980238: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:958]      0
2018-07-25 23:27:55.982308: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:971] 0:   N
2018-07-25 23:27:55.984488: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1084] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3069 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: Quadro M2000, pci bus id: 0000:03:00.0, compute capability: 5.2)
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensorFlow!'
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensorFlow!'

Answer 1

我也一直在想这个警告是什么意思。快速浏览之后，这是我发现的内容： Adveance Vector Extensions 是将整数运算扩展为浮点数的指令。例如：FUSE MULTIPLY ADD。

引用上述来源 “融合的乘法加法（有时称为FMA或fmadd）是一步执行的浮点乘法加法运算，并且进行了一次舍入。也就是说，在未融合的乘法加法计算乘积b×c的过程中，将其四舍五入为N个有效位，将结果加到a，然后再四舍五入为N个有效位，那么融合的乘法加法将计算整个表达式b×c达到最大精度，然后将最终结果四舍五入为N个有效位。”

如果未在编译器中启用AVX，则a + bxc操作将在avx指令将其执行为一个操作单元的情况下依次执行。

默认情况下，tensorflow的构建标志似乎不包括对AVX指令的支持，因为configuration section在从源页面进行安装时已声明。

要抑制此警告，您必须从source构建张量流，并在配置部分使用其他这些附加标志

bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2

我怀疑默认情况下会忽略这些标志，因为并非所有的cpus都支持这些指令。

有关更多详细信息，请参见此answer和此github issue。

编辑

Here是构建的详细列表，您可以根据所收到的警告（包括该警告）来使用构建。

“您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译为使用的指令：AVX2”错误

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