Question

我正在构建自己的tensorflow轮，因为我的g4560缺少AVX / AVX2指令集，即使我将GPU用于所有计算（GTX 1050 TI），也无法导入tensorflow（在python中）。

我找到了本教程（链接到Medium网站：LINK），用于从具有SSE4.1和/或SSE 4.2支持的源代码构建tensoflow，并消除了我的CPU具有AVX / AVX2指令集的需求导入张量流。

因此，在我配置构建设置时，特别是构建指令集会提示我：

请指定在bazel编译期间要使用的优化标志指定了选项“ --config = opt” [默认为/ arch：AVX]：

这是当我遇到麻烦时，我在这里尝试了很多事情：

-march = native：仅启用当前计算机上存在的指令集。
-msse4.2：专门用于SSE4.2指令集。
-msse4.1：专门用于SSE4.1指令集。
-SSE：试试看

但是所有这些我都会收到如下警告：

命令行警告D9002：忽略未知选项'-msse4.2'

命令行警告D9002：忽略未知选项'-msse4.1'

但是，如果我尝试（通过具体说明）/ arch：AVX，它将开始构建而没有任何警告。

因此，我的问题是，如果我要使用SSE4.1或SSE4.2指令集而不是AVX，则应为该提示输入正确的术语。

感谢阅读我的查询。

下面，我发布了.tf_configure.bazelrc文件的简化内容，以供您查看：

 build --action_env PYTHON_BIN_PATH="C:/Users/mania/tensorflow-gpu 
 v1.12/Scripts/python.exe"
 build --action_env PYTHON_LIB_PATH="C:/Users/mania/tensorflow-gpu- 
 v1.12/Lib/site-packages" 
 build --python_path="C:/Users/mania/tensorflow-gpu- 
 v1.12/Scripts/python.exe" 
 build --define with_ignite_support=true 
 build:xla --define with_xla_support=true 
 build --action_env TF_NEED_OPENCL_SYCL="0" 
 build --action_env TF_NEED_ROCM="0" 
 build --action_env TF_NEED_CUDA="1" 
 build --action_env CUDA_TOOLKIT_PATH="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing 
 Toolkit/CUDA/v9.0" build --action_env TF_CUDA_VERSION="9.0"
 build --action_env CUDNN_INSTALL_PATH="C:/Program Files/NVIDIA GPU 
 Computing Toolkit/CUDA/v9.0" 
 build --action_env TF_CUDNN_VERSION="7"
 build --action_env TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES="6.1" 
 build --action_env TF_CUDA_CLANG="0" 
 build --config=cuda test --config=cuda 
 build:opt --copt=SSE 
 build:opt --define with_default_optimizations=true 
 build --config monolithic 
 build --copt=-w --host_copt=-w 
 build --verbose_failures 
 build --distinct_host_configuration=false 
 build --experimental_shortened_obj_file_path=true 
 build --define=no_tensorflow_py_deps=true 
 build --define=override_eigen_strong_inline=true 
 build:v2 --define=tf_api_version=2

如何在Windows上使用Bazel 0.19.1编译tensorflow以支持SSE

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