Popravak: Vaš CPU podržava upute da ovaj Bens TensorFlow nije sastavljen za upotrebu AVX2

Napredna vektorska proširenja ( AVX, poznata i kao Sandy Bridge New Extensions ) proširenja su za arhitekturu skupa s x86 instrukcijama za mikroprocesore iz Intel-a i AMD-a koje je Intel predložio u ožujku 2008., a prvo ih je podržao Intel s isporukom procesora Sandy Bridge u Q1 2011 i kasnije AMD nudi isporuku Bulldozer procesora u trećem tromjesečju 2011. AVX pruža nove značajke, nove upute i novu shemu kodiranja.

Ovu poruku upozorenja ispisuje zajednička biblioteka TensorFlow-a. Kao što poruka kaže, zajednička knjižnica ne sadrži vrste upute koje bi mogao koristiti vaš CPU.

Što uzrokuje ovo upozorenje?

Nakon TensorFlow 1.6, dvostruke datoteke sada koriste AVX upute koje se možda više ne mogu izvoditi na starijim procesorima. Tako stariji CPU-ovi neće biti u mogućnosti pokrenuti AVX, dok za novije, korisnik treba izgraditi tensorflow od izvora za svoj CPU. Ispod su sve informacije koje trebate znati o ovom upozorenju. Također, način uklanjanja ovog upozorenja za buduću upotrebu.

Što AVX radi?

Posebno je AVX predstavio FMA (Fused multiply-add); što je operacija množenja s dodavanjem plutajuće točke i sve se to radi u jednom koraku. To pomaže ubrzati mnoge operacije bez ikakvih problema. Izračunavanje algebre čini bržim i jednostavnijim za upotrebu, također i točkom-proizvodom, množenjem matrica, savijanjem itd. A sve su to najčešće korištene i osnovne operacije za svaki trening strojnog učenja. Procesori koji podržavaju AVX i FMA bit će daleko brži od starijih. Ali upozorenje kaže da vaš CPU podržava AVX, pa je to dobra poanta.

Zašto se ne koristi prema zadanim postavkama?

To je zato što je zadana distribucija TensorFlow izgrađena bez CPU proširenja. Pomoću proširenja procesora navodi se AVX, AVX2, FMA, itd. Upute koje pokreću ovaj problem nisu omogućene prema zadanim postavkama na dostupnim zadanim konstrukcijama. Razlozi za koje im nije omogućen je taj da to učine kompatibilnijim sa što više CPU-a. Za usporedbu ovih proširenja oni su puno sporiji u CPU-u, a ne u GPU-u. CPU se koristi u strojnom učenju malih razmjera, dok se očekuje GPU kada se koristi za srednjoškolsko ili strogo obrazovanje.

Popravak upozorenja!

Ova upozorenja su samo jednostavne poruke. Svrha ovih upozorenja je da vas obavijesti o izgrađenom TensorFlowu od izvora. Kad izradite TensorFlow iz izvora, on može biti brži na stroju. Dakle, sva ova upozorenja govore vam o nadogradnji TensorFlow-a iz izvora.

Ako na svom stroju imate GPU, ta upozorenja možete zanemariti od podrške za AVX. Jer najskuplje će se slati na GPU uređaj. A ako više ne želite vidjeti ovu pogrešku, možete je jednostavno ignorirati dodavanjem ove:

uvezite OS modul u svoj glavni programski kod i isto tako postavite objekt mapiranja

 # Za onemogućavanje uvoza upozorenja os.environ ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 

Ali ako ste na Unixu, upotrijebite naredbu za izvoz u bash shellu

 izvoz TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 2 

Ali ako nemate GPU, a želite CPU koristiti što je više moguće, napravite TensorFlow iz izvora optimiziranog za vaš CPU s ovdje omogućenim AVX, AVX2 i FMA.