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按照https://software.intel.com/en-us/articles/build-and-install-tensorflow-on-intel-architecture的说明进行操作
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bazel build --config=mkl --copt="-DEIGEN_USE_VML" -s -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package -
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg -
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.2.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
当我导入tensorflow时，得到了警告
2017-08-16 15：30：32.132057：E tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1108] OpKernel（'op：“Fact”device_type：“CPU”标签：“sergey”'）未知操作：事实2017-08-16 15：30：32.132104：E tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1108] OpKernel（'op：“Fact”device_type：“GPU”host_memory_arg：“fact”'）for unknown op：Fact 2017 -08-16 15：30：32.132689：E tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1108] OpKernel（'op：“Fact”device_type：“CPU”标签：“Sergey”'）未知操作：事实警告： tensorflow：来自/home/admin/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/util/tf_should_use.py:170:initialize_all_variables（来自tensorflow.python.ops.variables）已弃用，将在以后删除2017年3月2日 . 更新说明：请改用tf.global_variables_initializer . 2017-08-16 15：30：32.262141：W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow库未编译为使用SSE4.1指令，但这些指令可在您的计算机上使用，可以加速CPU计算 . 2017-08-16 15：30：32.262189：W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow库未编译为使用SSE4.2指令，但这些指令可在您的计算机上使用并可加速CPU计算 . 2017-08-16 15：30：32.262203：W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow库未编译为使用AVX指令，但这些指令可在您的计算机上使用，并可加速CPU计算 . 2017-08-16 15：30：32.262222：W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow库未编译为使用AVX2指令，但这些指令可在您的计算机上使用，并可加速CPU计算 . 2017-08-16 15：30：32.262239：W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow库未编译为使用FMA指令，但这些指令可在您的计算机上使用，并可加速CPU计算 .
有没有人得到类似的警告？以及如何解决它 . 顺便说一句，我使用anaconda（conda 4.0.5）来安装tensorflow包 .