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Tensorflow不支持AVX2指令集的解決方法-創(chuàng)新互聯(lián)

這幾天研究了一下FCN(全卷積網(wǎng)絡(luò)),由于電腦配置不夠,用GPU訓(xùn)練直接報OOM(內(nèi)存溢出)了, 于是轉(zhuǎn)戰(zhàn)CPU,當(dāng)然,這樣會很慢,之后會繼續(xù)搞一下,減小一下網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度,對一些參數(shù)設(shè)置一波,看能不能正常跑下來。

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記得一開始沒有裝GPU版的tensorflow時用CPU版本跑程序的時候總是報警告:Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2,當(dāng)時沒有太在意,大概搜了一下,就是說你的電腦是支持AVX2的,但是你裝的tensorflow版本卻不支持,當(dāng)然,如果有GPU的話就可以忽視這個了,畢竟優(yōu)先使用后者~既然可以更好一點(diǎn)(使用AVX2),那就追求一下完美吧……

網(wǎng)上很大部分資料對于這一塊采取的措施都是屏蔽掉,所謂眼不見心不煩,但這樣只能是自欺欺人啊,治標(biāo)不治本,于是探究了一下,成功解決了這一問題,現(xiàn)記錄一下:

1. 首先在Anaconda中創(chuàng)建虛擬環(huán)境,命名為cpu_avx2,python版本指定為3.7,這樣避免出錯崩潰影響到其他程序操作:

Tensorflow不支持AVX2指令集的解決方法

2. 在這里下載對應(yīng)版本的tensorflow:https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel,比如我需要的是CPU+AVX2+Python3.7,那么我就選擇第二個:

Tensorflow不支持AVX2指令集的解決方法

按照路徑提示,在上邊找到對應(yīng)的.whl文件,對應(yīng)本次安裝的路徑為:

Tensorflow不支持AVX2指令集的解決方法

3. 將該文件下載下來,放到相應(yīng)的目錄下(為了方便建議放到命令窗口對應(yīng)的目錄下,這樣就不用再切換目錄了,反正只要能找到該文件就行):

Tensorflow不支持AVX2指令集的解決方法

然后打開Anaconda Prompt,進(jìn)入剛才創(chuàng)建的虛擬空間cpu_avx2,安裝即可:

Tensorflow不支持AVX2指令集的解決方法

完事后可以看一下安裝的包:

Tensorflow不支持AVX2指令集的解決方法

整個過程大概持續(xù)幾分鐘,需要安裝一些依賴,如果不能下載.whl文件的話就直接在命令窗口使用該命令從github下載安裝:

pip install https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.14.0/py37/CPU/avx2/tensorflow-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

當(dāng)前名稱:Tensorflow不支持AVX2指令集的解決方法-創(chuàng)新互聯(lián)
文章URL:http://www.rwnh.cn/article18/csegdp.html

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