TensorFlow库未编译为使用AVX - AVX2。

Question

我是Tensorflow的新手。

我使用64位Windows 10，并且想要安装适用于CPU的Tensorflow。

我不记得我遵循了哪些确切的步骤来安装它，但是当我使用以下命令检查安装时：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

我有以下输出：

2017-10-18 09:56:21.656601: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-10-18 09:56:21.656984: W C:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
b'Hello, TensorFlow!'

我正在使用SublimeREPL包在Sublime Text 3中运行Python。我尝试搜索这些错误，发现这意味着TensorFlow没有使用可以提高CPU性能的指令进行构建。我还找到了隐藏这些警告的代码，但实际上我想要使用这些指令。

我找到的启用此功能的代码是：

bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-msse4.2 --copt=-msse4.1 --copt=-msse3 --copt=-mfma -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

但是我得到了这个输出：

ERROR: Skipping '//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package': no such package 'tensorflow/tools/pip_package': BUILD file not found on package path.
WARNING: Target pattern parsing failed. Continuing anyway.
INFO: Found 0 targets...
ERROR: command succeeded, but there were errors parsing the target pattern.
INFO: Elapsed time: 8,147s, Critical Path: 0,02s

我该如何解决这个问题？最后，我不明白pip、wheel和bazel是什么，所以我需要一步一步的说明。

非常感谢！

- Sorin Moruz

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可能是重复的问题：TensorFlow未编译以使用SSE（等）指令，但这些指令是可用的。 - GPhilo

从链接问题的答案中得知：“启用这些操作是一个编译时操作（即，要使用SSE，您需要从源代码构建库，启用特定的SSE版本），在这种情况下，您可能需要查看这个问题。” - GPhilo

我找到了这个命令，但实际上我不知道在哪里运行它，因为我正在使用Windows。如果我只运行bazel ./configure我得到：Command './configure' not found. Try 'bazel help'.非常感谢您的帮助，正如您已经理解的那样，我真的不知道自己在做什么。 - Sorin Moruz

我刚找到了运行它的地方：我必须安装MinGW（MSYS 2），然后在里面运行git clone命令。我们正在取得进展!!! :D 现在我该怎么做？ - Sorin Moruz

你是我的导师!!! T_T 我已经成功地解决了一些问题。非常感谢你迄今为止的支持！ - Sorin Moruz

Answer 1

如果你想下载 TensorFlow 源代码、进行编译安装，请使用 this 链接。
如果你想下载二进制文件，则请使用 this 链接。

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