Python 3.x Tensorflow 2.4不'；尽管我的cpu支持AVX，我还是无法工作

我正在运行Ubuntu20.04.1 LTS/tf版本2.4.0，但我无法运行tensorflow库，因为它总是导致错误

这是我输入的唯一一行

将tensorflow导入为tf

这是它发出的错误

非法指令（内核转储）

这些是处理器规格

processor   : 0
vendor_id   : GenuineIntel
cpu family  : 6
model       : 58
model name  : Intel(R) Core(TM) i5-3437U CPU @ 1.90GHz
stepping    : 9
microcode   : 0x21
cpu MHz     : 842.451
cache size  : 3072 KB
physical id : 0
siblings    : 4
core id     : 0
cpu cores   : 2
apicid      : 0
initial apicid  : 0
fpu     : yes
fpu_exception   : yes
cpuid level : 13
wp      : yes
flags       : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush dts acpi mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe syscall nx rdtscp lm constant_tsc arch_perfmon pebs bts rep_good nopl xtopology nonstop_tsc cpuid aperfmperf pni pclmulqdq dtes64 monitor ds_cpl vmx smx est tm2 ssse3 cx16 xtpr pdcm pcid sse4_1 sse4_2 x2apic popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c rdrand lahf_lm cpuid_fault epb pti ssbd ibrs ibpb stibp tpr_shadow vnmi flexpriority ept vpid fsgsbase smep erms xsaveopt dtherm ida arat pln pts md_clear flush_l1d
bugs        : cpu_meltdown spectre_v1 spectre_v2 spec_store_bypass l1tf mds swapgs itlb_multihit srbds
bogomips    : 4789.04
clflush size    : 64
cache_alignment : 64
address sizes   : 36 bits physical, 48 bits virtual
power management:

---

如果需要更多信息，我会提供。

在Ubuntu 18.04.4 LTS中运行tf版本2.4.0时，我也遇到同样的问题。我一直在寻找一个解决方案，但我没有找到它，所以，现在，我使用的是以前的版本，这对我来说是可行的

pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow==2.3.1

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它现在应该在2.4.1中修复了

我有完全相同的问题，它是昨天开始的。您正在使用wsl2吗？您应该能够使用调试器检查核心转储，并查看哪些指令是非法的。这将有助于指出它试图使用哪些您没有的CPU功能。