如何解决这些张量流警告？

7 回答

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  我对C不太了解，但我发现了这一点

  bazel build --linkopt='-lrt' -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --copt=-msse4.1 --copt=-msse3-k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
  

  你如何 Build 你的程序？

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  导出TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 2在Ubuntu上解决了我的问题 .

  https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7778

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  我提出的解决问题的方法：

  #!/usr/bin/env python3
  import os
  import tensorflow as tf
  os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
  

  应该至少在任何Debian或Ubuntu系统上工作 .

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  看来即使你没有兼容的（即Nvidia）GPU，你仍然可以通过 pip install tensorflow-gpu 安装tensorflow-gpu的预编译包 . 看起来除了GPU支持之外，它还支持（或者至少没有观察到Python轮是一个相当大的：对于tensorflow-gpu而言是90MB而不是对于普通张量流来说是42MB .

  在没有Nvidia GPU的机器上，我已经确认tensorflow-gpu 1.0正常运行而不显示cpu_feature_guard警告 .

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  似乎GPU的PIP构建很糟糕，而且我收到了GPU版本和GPU安装的警告......

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  这些只是警告 . 他们只是告诉您，如果您从源代码构建TensorFlow，它可以在您的机器上更快 .

  默认情况下，这些指令不会在可用的构建中启用我认为尽可能与更多的CPU兼容 .

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  正如警告所说，如果你需要加快TF速度，你应该只用这些标志编译TF .

  您可以使用TF环境变量 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL ，它的工作原理如下：

  • 默认为0，显示所有日志

  • 要过滤 INFO 日志，请将其设置为1

  • WARNINGS 另外，2

  • 并另外过滤 ERROR 日志将其设置为3

  因此，您可以执行以下操作来消除警告：

  import os
  os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
  import tensorflow as tf
  

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