解决Tensorflow 使用时cpu编译不支持警告的问题

使用TensorFlow模块时，弹出错误Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

原因是下载TensorFlow的版本不支持cpu的AVX2编译。

可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ，这样默认会下载X86_64的SIMD版本。

有两种解决办法：

1.忽略这个警告，不看它！

import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 这是默认的显示等级，显示所有信息
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示 warning 和 Error
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' # 只显示 Error

我们用第二个就可以了。

2.彻底解决，换成支持cpu用AVX2编译的TensorFlow版本。

首先，卸载原来版本的TensorFlow

pip uninstall tensorflow

完成后可以用pip list查看一下所有库，检查是否成功卸载。

然后去github下载正确的tf版本，Windows点这里下载。其他操作系统可以点这里找到对应的版本。

博主用的win10，python3.6，所以选择如下图：

对应的path在上边的找到对应的.whl下载即可。

然后安装：

pip install tensorflow-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

成功安装后，再次运行TensorFlow就不会报错啦~

以上这篇解决Tensorflow 使用时cpu编译不支持警告的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 解决tensorflow训练时内存持续增加并占满的问题

    记录一次小白的tensorflow学习过程,也为有同样困扰的小白留下点经验. 先说我出错和解决的过程.在做风格迁移实验时,使用预加载权重的VGG19网络正向提取中间层结果,结果因为代码不当,在遍历图片提取时内存持续增长,导致提取几十个图片的特征内存就满了. 原因是在对每一张图片正向传播结束后,都会在留下中间信息.具体地说是在我将正向传播的代码与模型的代码分离了,在每次遍历图片时都会正向传播,在tensorflow中新增加了很多的计算节点(如tf.matmul等等),导致内存中遗留了大量的过期信息

  • 检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式

    如下所示: import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 查看日志信息若包含gpu信息,就是使用了gpu. 其他方法:跑计算量大的代码,通过 nvidia-smi 命令查看gpu的内存使用量. 以上这篇检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • 解决Tensorflow占用GPU显存问题

    我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的占用并不明显,但是对应的转换为tensorflow后(权重也进行了转换),发现Python-tensorflow在使用时默认吃掉所有显存,并且不手动终结程序的话显存并不释放(我有两个序贯的模型,前面一个跑完后并不释放占用显存)(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727),这一点对于后续的工作有很大的影响. 后面发现python-tensorflow限制显存有两种方法: 1.

  • 解决TensorFlow GPU版出现OOM错误的问题

    问题: 在使用mask_rcnn预测自己的数据集时,会出现下面错误: ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,512,1120,1120] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} =

  • 解决Tensorflow 使用时cpu编译不支持警告的问题

    使用TensorFlow模块时,弹出错误Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 原因是下载TensorFlow的版本不支持cpu的AVX2编译. 可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ,这样默认会下载X86_64的SIMD版本. 有两种解决办法: 1.忽略这个警告,不看它! import os os.environ["TF

  • 删除Helm使用时关于kubernetes文件的警告问题

    目录 删除Helm使用时关于kubernetes文件的警告 执行helm警告kube/config文件不安全问题 解决 删除Helm使用时关于kubernetes文件的警告 使用helm命令行时如果有以下警告信息: zhang@zhang:~$ helm ls WARNING: Kubernetes configuration file is group-readable. This is insecure. Location: /home/zhang/.kube/config WARNING:

  • 解决uploadify使用时session发生丢失问题的方法

    今天在使用uploadify时发现session会发生丢失的情况,经过一番研究发现,其丢失并不是真正的丢失,而是在使用Flash上传控件的时候使用的session机制和asp.net中的不相同.为解决这个问题使用两种方案,下面进行介绍 第一种:修改Gobal 前台aspx页面: $("#uploadify").uploadify({ 'uploader': '/LZKS/Handler/BigFileUpLoadHandler.ashx', 'swf': '/LZKS/Scripts/

  • Spring中异步注解@Async的使用、原理及使用时可能导致的问题及解决方法

    前言 其实最近都在研究事务相关的内容,之所以写这么一篇文章是因为前面写了一篇关于循环依赖的文章: <Spring循环依赖的解决办法,你真的懂了吗> 然后,很多同学碰到了下面这个问题,添加了Spring提供的一个异步注解@Async循环依赖无法被解决了,下面是一些读者的留言跟群里同学碰到的问题: 本着讲一个知识点就要讲明白.讲透彻的原则,我决定单独写一篇这样的文章对@Async这个注解做一下详细的介绍,这个注解带来的问题远远不止循环依赖这么简单,如果对它不够熟悉的话建议慎用. 文章要点 @Asy

  • SpringBoot @PathVariable使用时遇到的问题及解决

    SpringBoot @PathVariable使用时遇到的问题及解决

    目录 @PathVariable使用时遇到的问题 第一个问题 解决办法 第二个问题 解决办法 @PathVariable 404问题 @PathVariable使用时遇到的问题 第一个问题 接口: /** * 查询客户详细信息 * BY Oliver_Deng * @param userId 用户id * @return */ @ApiOperation(value="查询客户详细信息",notes = "根据传入id查询客户详细信息") @ApiResponses

  • Vue3+ts+setup getCurrentInstance使用时遇到的问题以及解决办法

    目录 环境 问题描述 问题解决 补充:Vue3 getCurrentInstance与ts结合使用的坑 一.关于在ts中使用到类型定义错误问题 二.不能使用getCurrentInstance的ctx 总结 环境 vscodetypescript4vue3 问题描述 首先,vue3中的全局变量及方法的配置较vue2中的变化大家应该已经知道了,不清楚的可以查看官方说明,但是按照官方文档结合typescript使用时遇到了问题: axios.ts // axios.ts import axios f

  • 解决TensorFlow训练内存不断增长,进程被杀死问题

    TensorFlow训练时,遇到内存不断增长,最终导致内存不足,进程被杀死. 在这里我不准备对造成这一现象的所有原因进行探讨,只是记录一下我在项目中遇到的这一问题,下面将对我遇到的内存不断增长的原因进行分析. 在TensorFlow中构造图,是将一些op作为节点加入图中,在run之前,是需要构造好一个图的,所以在run的时候,如果run图中不存在的节点,TensorFlow就会将节点加入图中,随着不断的迭代,造成内存不断的增长,从而导致内存不足. 下面举一个很容易发现这个问题的例子: impor

  • JS封装的三级联动菜单(使用时只需要一行js代码)

    JS封装的三级联动菜单(使用时只需要一行js代码)

    前言 在实际的项目开发中,我们经常需要三级联动,比如省市区的选择,商品的三级分类的选择等等. 而网上却找不到一个代码完整.功能强大.使用简单的三级联动菜单,大都只是简单的讲了一下实现思路. 下面就给大家分享我在工作中封装并在项目中使用的三级级联操作代码,如有错误或者不当的地方欢迎大家指正. 使用简单(只需要一行代码) 可以根据需要设置是否显示"请选择"项 支持回调(在三级分类加载完成后触发回调事件) 支持一个页面多个级联菜单 演示效果预览: 三级联动封装 原理:将selec标签以及相关

  • 解决tensorflow由于未初始化变量而导致的错误问题

    我写的这个程序 import tensorflow as tf sess=tf.InteractiveSession() x=tf.Variable([1.0,2.0]) a=tf.constant([3.0,3.0]) x.initializer.run() sun=tf.div(x,a) print(sub.eval()) sess.close() 出现了如下所示的错误: 原因是倒数第二行的sub没有初始化,倒数第三行应该是初始化sub的,但是打错了,成了sun,这样后面出现的sub就相当于

随机推荐