遇到了这个问题,意思是你的 CPU 支持AVX AVX2 (可以加速CPU计算),但你安装的 TensorFlow 版本不支持 解决:1. 如果是初学者 或者 没有太大计算速度的需求,在开头加上这两行忽略这个提示即可import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'12说明: os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '1' # 默认,显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_L…

-- ::] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA Traceback (most recent call last): 在文件开始加入 import os os.environ['…

问题: 安装TensorFlow(CPU版本),使用pip install tensorflow安装,安装一切顺利,但是在跑一个简单的程序时,遇到如下情况: 大概意思是:你的CPU支持AVX扩展,但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用. 原因: 除了通常的算术和逻辑,现代CPU提供了许多低级指令,称为扩展,例如, SSE2,SSE4,AVX等来自维基百科: 高级矢量扩展(AVX)是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展,英特尔首先通过Sandy…

只需要加载如下代码: import os os.environ['…

临时解决版本进入python后只需下面命令 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'…

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:] 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:] The Tens…

问题描述 程序开始运行的时候报出警告:I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA 解决方法 加入下面两行代码,忽略警告: import os os.environ[' 说明: os.environ[' # 这是默认的显示等级,显示所有信息 os.env…

由于现在神经网络这个东西比较火,准确的说是深度学习这个东西比较火,我们实验室准备靠这个东西发几个CCF A类的文章,虽然我不太懂这东西,兴趣也一般都是毕竟要跟随主流的,于是今天安装起了 Tensorflow 这个深度学习的框架. 安装好以后运行一个Demo ,如下: import tensorflow as tf a=tf.constant(2) b=tf.constant(20) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a*b)) 运行结果如下: 2…

pycharm运行TensorFlow警告:Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 我自己安装TensorFlow的时候是在terminal使用pip install tensorflow命令安装的,这样默认会下载X86_64的版本 解决方法: 方法一:忽视这种警告, 选择os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'即可 方…

在导入tensorflow后,进行运算时,出现了报错Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 解决方法 在最顶行写入以下代码即可 import os os.environ[' 参考资料:Advanced Vector Extensions import os os.environ[' # 这是默认的显示等级,显示所有信息 os.environ[' # 只…