使用tensorflow的CentOS机器问题
我有一台7.2版的GPU CentOS机器 我使用未编译的pip安装了tensorflow 1.0版 当我使用更新的keras运行一个问题时，我得到 W tensorflow/core/platform/cpu\u feature\u guard.cc:45]tensorflow 库并没有编译为使用SSE3指令，但它们是 在您的机器上可用，可以加快CPU计算速度 W tensorflow/core/platform/cpu\u feature\u guard.cc:45]tensorflow 该库未编译为使用SSE4.1指令，但这些是 在您的机器上可用，可以加快CPU计算速度 W tensorflow/core/platform/cpu\u feature\u guard.cc:45]tensorflow 库并没有编译为使用SSE4.2指令，但它们是 在您的机器上可用，可以加快CPU计算速度 W tensorflow/core/platform/cpu\u feature\u guard.cc:45]tensorflow 库并没有编译为使用AVX指令，但它们是 在您的机器上可用，可以加快CPU计算速度 W tensorflow/core/platform/cpu\u feature\u guard.cc:45]tensorflow 库未编译为使用AVX2指令，但这些是 在您的机器上可用，可以加快CPU计算速度 W tensorflow/core/platform/cpu\u feature\u guard.cc:45]tensorflow 该库并没有编译为使用FMA指令，但它们是 在您的机器上可用，可以加快CPU计算速度使用tensorflow的CentOS机器问题,tensorflow,keras,Tensorflow,Keras,我有一台7.2版的GPU CentOS机器 我使用未编译的pip安装了tensorflow 1.0版 当我使用更新的keras运行一个问题时，我得到 W tensorflow/core/platform/cpu\u feature\u guard.cc:45]tensorflow 库并没有编译为使用SSE3指令，但它们是 在您的机器上可用，可以加快CPU计算速度 W tensorflow/core/platform/cpu\u feature\u guard.cc:45]tensorflow 该
有没有关于如何解决这个问题的想法 这些警告是无害的，但表明如果您愿意，可以为您的本地计算机编译一个更优化的TensorFlow版本。已发布的TensorFlow二进制文件在应用特定于平台的优化方面有些保守，因此它们可以在广泛的机器上运行。请注意，这些优化只会影响CPU性能，因此对于GPU加速模型，它们不会产生太大的影响 使用中建议的选项从源代码构建TensorFlow将为您提供不发出这些警告的版本