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tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this T
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I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this Tensor
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深度学习,我采用的是Tensorflow框架,编译环境是Pycharm一、首先安装python【1】可以用python官网下载python对应版本进行安装【2】用Anaconda进行python的安装Anaconda可以理解为一个复合着常用库的python解释器等在我们在Pycharm进行代码编写时,要选择解释器。如果你单纯的安装了Python,那就需要安装第三方库,然而无论是在命令行中还是在Py...
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I tried installing from pip:pip3 install --user --no-cache https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whlThen tried importing and got:Using TensorFlow...
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I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this Tensor
遇到了这个问题,意思是你的 CPU 支持AVX AVX2 (可以加速CPU计算),但你安装的 TensorFlow 版本不支持 解决: 1. 如果是初学者 或者 没有太大计算速度的需求,在开头加上这两行忽略这个警告即可 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 说明: os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '1' # 默认,显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVE.
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Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use:SSE4.1 SSE4.2 AVX
运行Tensorflow出现此信息: tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX FMA 通过pip install 的tenso
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tensorflow cpu问题
返回: 2019-05-23 14:33:04.952328: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 2019-05-23 14:33:0...
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I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this Tensor
其实这个也不是错误,这个只是一个tensorflow的warning而已,如果你不想去看到这个warning,其实就是给它创建一个环境变量就好了: export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 这样就好了,但是因为这个只是临时创建的,所以我们需要创建一个永久性的环境变量的话,只需要这样做: #第一种方法: sudo vim ~/.bashrc #在最后面加上一行 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 #然后source一下就好了
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2023-01-15 10:51:22.587331: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2To enab
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3 楼 忍者战神 2011-11-18 11:25
2 楼 fuwajian 2011-11-18 10:26
1 楼 black.angel 2011-11-18 08:59