tensorflow執行提示未編譯使用SSE4.1,SSE4.2等問題的解決方法
問題描述
每次執行TensorFlow 程式時,總是會提示未編譯使用SSE4.1,SSE4.2等warnings 警告。
import tensorflow as tf
a = tf.constant(32)
b = tf.constant(2)
x = tf.add(a,b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(x))
執行結果:
2018-06-22 20:45:54.006037: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\35\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.
2018-06-22 20:45:54.031420: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\35\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.
2018-06-22 20:45:54.035185: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2018-06-22 20:45:54.039599: W c:\tf _jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\35\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.
2018-06-22 20:45:54.043053: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\35\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.
2018-06-22 20:45:54.048017: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\35\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.
2018-06-22 20:45:54.054038: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\35\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.
2018-06-22 20:45:54.061881: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows\py\35\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.
34
解決方法
在開始時匯入
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
即可解決,還你一個清爽的結果。解救強迫症。
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
a = tf.constant(32)
b = tf.constant(2)
x = tf.add(a,b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(x))
輸出:
34
大功告成!
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