谷歌云平台控制台上，TensorFlow库未编译使用SSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX。

Question

我有一个用于测试宽深神经网络的TensorFlow模型，但由于TensorFlow库中的错误，我无法在我的Windows机器上运行它。现在我不得不求助于Google Cloud平台。我已经设置好了所有内容，其中我的Python文件处理输入，但当我通过控制台运行代码时，我收到以下消息：

$ python -m widendeep.py -h
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W 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.

当在Windows上运行时，这些消息不会显示。这是因为我无法通过云以这种方式运行它吗？我必须使用或吗？希望能够提供正确的指导。

- user1401727

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可能是如何使用SSE4.2和AVX指令编译Tensorflow？的重复问题。 - Peter Cordes

Answer 1

这些警告在Windows上运行时不会显示。这是因为我不能通过云以这种方式运行吗？

你可以按原样运行代码，或者至少如果无法运行，则与您列出的警告无关。

这些警告表示，您可能会从TensorFlow获得更好的性能，因为它支持比编译器使用的更先进的指令集的机器体系结构。

我不太熟悉Google Cloud（目前自己使用Amazon），但我可以说，如果您确实需要使用上述命令，则与上面列出的警告无关。

这些警告适用于CPU指令集以及其与GPU的交互方式，因此性能改进可能很大（或根本不存在），具体取决于您的特定应用程序。

如果您想确保充分利用运行程序的硬件的潜力，您需要在所运行的平台上编译TensorFlow（请查看如何使用SSE4.2和AVX指令编译Tensorflow？）。

- traveh