编译TensorFlow CPU指令集优化版 如题,CPU指令集优化版,说的是针对某种特定的CPU型号进行过优化的版本.通常官方给的版本是没有针对特定CPU进行过优化的,有网友称,优化过的版本相比优化前的版本性能提升大概30%. 下面简单介绍下在Ubuntu上进行Tensor Flow编译 必要的环境: bazel, 这玩意的安装方法参考别的资料,比较麻烦 sudo apt-get install python-numpy python-dev python-pip python-wheel 因

TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译 sess.run()出现如下Warning 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 computation

cpu作为一台电脑中的核心,它的作用是无法替代的.而cpu本身只是在块硅晶片上所集成的超大规模的集成电路,集成的晶体管数量可达到上亿个,是由非常先进复杂的制造工艺制造出来的,拥有相当高的科技含量. CPU指令集 - 概念 CPU依靠指令来计算和控制系统,每款CPU在设计时就规定了一系列与其硬件电路相配合的指令系统.指令的强弱也是CPU的重要指标,指令集是提高微处理器效率的最有效工具之一.从现阶段的主流体系结构讲,指令集可分为复杂指令集和精简指令集两部分,而从具体运用看,如Intel的MMX(Mu

1.下载Anaconda,官方网站.我下载的时Python 2.7 64bit版本: 2.安装执行命令     bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh 设置好目录后等待安装完毕,并将将该安装目录添加到环境变量中 在.bashrc中添加 export PATH=/home/byte/anaconda2/bin:$PATH : 3.执行   conda create -n tensorflow python=2.7 命令,安装tensorflow依赖包: 4.执行 

虚拟机 Ubuntu18.04 tensorflow cpu 版本 虚拟机VMware 配置: 20G容量,可扩充 2G内存,可扩充 网络采用NAT模式 平台:win10下的Ubuntu18.04 出现的问题 网络连接问题 在安装VMware以后,需要将其服务全部打开,正常连上网的应该是右上角出现三个正方形的标志,如果没有的话,就说明有网络问题. 解决方法 在本地电脑中找到服务,打开以VM开头的所有服务 除此之外,如果你自己已经修改过网络链接问题,那么 编辑 -> 虚拟网络编辑器 -> 更改设

https://blog.csdn.net/qq_36652619/article/details/85006559     (参考) https://blog.csdn.net/zcy0xy/article/details/79614862    (详细) https://blog.csdn.net/sinat_33486980/article/details/81045315 https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/80406641 http

打开火狐浏览器,下载anaconda安装包,网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D 下载完成,到Download文件夹下,打开命令行界面,输入:bash +文件名 我这里是输入:bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 中途根据提示,按下enter,输入yes等操作即可. 安装完成添加环境变量: 在终端输入:sudo gedit ~/.bashrc 打开文件后,在最底部

本文摘自网络 概念 指令集是存储在CPU内部,对CPU运算进行指导和优化的硬程序,用来引导CPU进行加减运算和控制计算机操作系统的一系列指令集合.拥有这些指令集,CPU就可以更高效地运行.系统所下达的每一个命令都需要CPU根据预先设定好的某一条指令来完成.这些预先定好的指令统称为cpu指令集,它是预存在CPU里边的.CPU依靠外来指令“激活”自己内存的指令,来计算和操控电脑. 每款CPU在设计时就规定了一系列与电脑其它部件相配合的指令系统.预先存储的指令越多,CPU就越“聪明”.可以做的“动作”

转:http://blog.csdn.net/qq_27657429/article/details/53482595 第一:安装pip(如果有pip 跳过) #在ubuntu/Linux 64-bit $ sudo apt-get install python-pip python-dev 第二:找到合适的安装包URL: 我使用的是python3.5,tensorflow cpu版本: $ export TF_BINARY_URL=http://storage.googleapis.com/t

一.前言 我们都知道,普通使用pip安装的TensorFlow是万金油版本,当你运行的时候,会提示你不是当前电脑中最优的版本,特别是CPU版本,没有使用指令集优化会让TensorFlow用起来更慢. 但是在编译之中,发现很多坑,由此记录一下. 环境相关: 系统:centos7 python版本:2.7.5 二.准备 1. 安装相关依赖 # 一般会缺失的依赖 -openjdk-devel automake autoconf libtool libicu gcc-c++ 2. pip安装相关库 #

1.首先安装pip-install 在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误: No package python-pip available. Error: Nothing to do 说没有python-pip软件包可以安装. 这是因为像centos这类衍生出来的发行版,他们的源有时候内容更新的比较滞后,或者说有时候一些扩展的源根本就没有.所以在使用yum来search python-pip的时候,会说没有找到该软件包. 因此为了能够安装这些包,需

安装TensorFlow 1.5.0 CPU版本 :仅支持CPU的TensorFlow. 如果您的系统没有NVIDIA GPU,则必须安装此版本. 1.首先下载和安装Anaconda TensorFlow Windows版目前官方支持Python 3.5或3.6 2 打开Anaconda Prompt通过调用以下命令创建一个名为tensorflow_cpu的conda环境: 在Anaconda Prompt中 输入  注意 这里的tensorflow_cpu 可以自定义命名,通常写tensorf

不多说,直接上干货! Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 首先,要说明的是,在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了.tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统. 我的电脑配置: 系统 :Windows7 64位 CPU :Intel(R) Core(TM)i5-3470 @3.2GHz 安装内存:8G 显卡

下载安装Anaconda 首先下载Anaconda,可以从清华大学的镜像网站进行下载. 安装Anaconda,注意安装时不要将添加环境变量的选项取消掉. 安装完成之后,在安装目录下cmd,输入: conda list 可以查看Anaconda为我们提供的集成环境: 下面只是一部分截图: 查看版本信息: conda --version Anaconda 安装成功. 接下来需要设置 Anaconda 仓库镜像,因为默认连接的是国外镜像地址,下载速度比较慢,我们把镜像地址改为清华大学开源软件镜像站,A

基于cpu版的tensorflow ,使用mask_rcnn训练识别箱子的模型 代码参考(https://blog.csdn.net/disiwei1012/article/details/79928679)# coding: utf-8 # In[1]: import osimport sysimport randomimport mathimport reimport timeimport numpy as npimport cv2import matplotlibimport matplo

最近程序需要支持CGSL系统运行,测试中发现相同操作系统的两台机器,编译机运行正常,测试机coredump.core信息汇总如下,可以看出是由于测试机不支持编译后的指令导致的问题: Program terminated with signal 4, Illegal instruction. 0x00007fad269ac973 <+435>: add $0x4,%rdx 0x00007fad269ac977 <+439>: lea -0x1010101(%rcx),%eax =&g

本文摘自网络   一.X86 是微处理器执行的计算机语言指令集,指一个intel通用计算机系列的标准编号缩写,也标识一套通用的计算机指令集合,属于CISC. 1.1.简介 X86指令集是美国Intel公司为其第一块16位CPU(i8086)专门开发的,美国IBM公司1981年推出的世界第一台PC机中的CPU?/FONT> i8088(i8086简化版)使用的也是X86指令,同时电脑中为提高浮点数据处理能力而增加的X87芯片系列数学协处理器则另外使用X87指令,以后就将X86指令集和X87指令集统

网上乱七八糟有的都是别人怎么写自己也怎么写,其实很简单. 首先是anaconda3的安装: 直接上官网:https://www.anaconda.com/download/ 下载下来之后进入文件所在目录,复制一下那个文件的名字,然后: bash xxxxxxxxxxx.sh 文件名字一定不能打错了!! 这里需要注意一点!直接点安装的话安装的是最新版的anaconda,比如我安装的anaconda3-5.4?我感激是什么版本了,大概是这个吧.自带的python 是3.7版本的,但是目前好像tens

返回: -- ::] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA -- ::] successful NUMA node read ), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero -- ::] Found device with properties: nam

(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ ./experime