Python 如何解决这些tensorflow警告？

我刚刚使用pip安装了Tensorflow 1.0.0。运行时，我会收到如下所示的警告

W tensorflow/core/platform/cpu\u feature\u guard.cc:45]tensorflow库的编译不是为了使用SSE3指令，但这些指令在您的机器上可用，可以加快cpu计算。

对于SSE4.1、SSE4.2、AVX、AVX2、FMA，我又收到了5条类似的警告

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尽管有这些警告，该程序似乎运行良好。

我对C不太了解，但我发现了这一点

bazel build --linkopt='-lrt' -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --copt=-msse4.1 --copt=-msse3-k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

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如何构建您的程序？

看起来，即使您没有兼容的（即Nvidia）GPU，您仍然可以通过

pip install tensorflow GPU安装预编译包。看起来除了GPU支持之外，它还支持（或者至少没有抱怨）CPU指令集扩展，如SSE3、AVX等。我观察到的唯一缺点是Python轮子大了一点：tensorflow GPU支持90MB，而普通tensorflow GPU支持42MB

在我没有Nvidia GPU的机器上，我已经确认tensorflow GPU 1.0运行良好，没有显示cpu功能保护警告。
GPU的PIP构建似乎不好，而且我在安装GPU版本和GPU时收到警告…
这些只是警告。
他们只是通知您，如果您从源代码构建TensorFlow，它可以在您的机器上更快

默认情况下，这些指令不会在可用的构建上启用，我认为这将尽可能与更多CPU兼容

导出TF\u CPP\u MIN\u LOG\u LEVEL=2
为我在Ubuntu上解决了这个问题

我提出的解决问题的方法：

#!/usr/bin/env python3
import os
import tensorflow as tf
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

应该至少在任何Debian或Ubuntu系统上都能工作。
正如警告所说，如果需要加快TF的速度，则只应使用这些标志编译TF

您可以使用TF环境变量
TF\u CPP\u MIN\u LOG\u LEVEL
，其工作原理如下：


它默认为0，显示所有日志
要筛选出
INFO
日志，请将其设置为1
警告
另外，2
要额外过滤出
错误
日志，请将其设置为3

因此，您可以执行以下操作以使警告静音：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf

你试过按照警告说的做吗？e、 g:编译它以使用sse3指令？这里有点像一个noob，我该怎么做？使用pip安装软件的全部目的是不必构建它。自从我通过pip将TF从r0.12更新到r1.0后，我收到了相同的错误。GPU的pip版本似乎也不好，因为我收到了GPU版本和GPU安装的警告。。谷歌人似乎非常积极地结束问题，即使问题是错的。很明显，Pip构建不应该产生这些错误（以前的版本没有）。大多数（如果不是所有的话）现代（最后4年的CPU都有指令）我咬紧牙关，为我的本机CPU构建。除了警告消失之外，性能也有了显著的提高，使用pip安装版本训练了一个小RNN:339秒。为我的系统构建后187秒。我以前从未为我的系统构建过自定义包，我也不觉得这有什么困难（只是有点费时）。这确实回答了问题，我在上面的评论中进一步更新了它。PIP安装不应生成此错误。。我想我需要在GitHub中打开它。这个错误似乎同时适用于GPU版本和CPU版本，因为我的GPU版本使用了最新的处理器Intel coreI7和Nvidia（1070）有人在删除有用的信息方面过于激进。请看我上面的评论，我有GPU和GPU版本，并得到警告。非常感谢分享。这对我很有帮助，也适用于Mac OS。你能提供一个来源吗？我在github上找到的。这只会禁用警告，不是吗？