Napredne razširitve vektorjev ( AVX , znane tudi kot Sandy Bridge New Extensions ) so razširitve arhitekture nabora ukazov x86 za mikroprocesorje Intel in AMD, ki jo je Intel predlagal marca 2008, najprej pa jo je Intel podprl s procesorjem Sandy Bridge v prvem četrtletju 2011 in pozneje AMD s procesorjem Bulldozer v tretjem četrtletju 2011. AVX ponuja nove funkcije, nova navodila in novo kodirno shemo.
To opozorilno sporočilo natisne knjižnica v skupni rabi TensorFlow. Kot je razvidno iz sporočila, knjižnica v skupni rabi ne vsebuje navodil, ki bi jih CPU lahko uporabil.
Kaj povzroča to opozorilo?
Po TensorFlow 1.6 binarni programi zdaj uporabljajo navodila AVX, ki se morda ne bodo več izvajala na starejših procesorjih. Torej starejši CPU ne bodo mogli zagnati AVX-a, pri novejših pa mora uporabnik zgraditi tensorflow iz vira za svoj CPU. Spodaj so vse informacije, ki jih morate vedeti o tem posebnem opozorilu. Prav tako metoda odstranjevanja tega opozorila za prihodnjo uporabo.
Kaj počne AVX?
AVX je zlasti predstavil FMA (Fused multiply-add); ki je operacija množenja z dodajanjem plavajoče vejice, in vsa ta operacija se izvede v enem koraku. To brez težav pospeši številne operacije. Omogoča hitrejše in enostavnejše računanje algebre, tudi pikčasti izdelek, množenje matric, zvijanje itd. In to so vse najbolj uporabljene in osnovne operacije za vsako vadbo strojnega učenja. CPU, ki podpirata AVX in FMA, bodo veliko hitrejši od starejših. Toda opozorilo navaja, da vaš CPU podpira AVX, zato je dobro.
Zakaj se privzeto ne uporablja?
To je zato, ker je privzeta distribucija TensorFlow zgrajena brez razširitev CPU. Z razširitvami CPU navaja AVX, AVX2, FMA itd. Navodila, ki sprožijo to težavo, privzeto niso omogočena v razpoložljivih privzetih gradnjah. Razlogi, da niso omogočeni, so, da je ta bolj združljiv s čim več procesorji. Tudi za primerjavo teh razširitev so precej počasnejši v CPU kot v GPU. CPU se uporablja pri majhnem strojnem učenju, medtem ko se GPU pričakuje, kadar se uporablja za srednje ali večje strojno učenje.
Odpravljanje opozorila!
Ta opozorila so le preprosta sporočila. Namen teh opozoril je, da vas o vgrajenem TensorFlowu obvestimo iz vira. Ko gradite TensorFlow iz vira, je lahko na napravi hitrejši. Torej, vsa ta opozorila vam govorijo o nastajanju TensorFlowa iz vira.
Če imate v računalniku GPU, lahko prezrete ta opozorila iz podpore AVX. Ker bodo najdražji poslani na napravi GPU. Če pa te napake ne želite več videti, jo lahko preprosto prezrete tako, da dodate to:
uvozite modul OS v svojo glavno programsko kodo in zanj nastavite tudi objekt preslikave
# Za onemogočenje opozorila import os os.environ ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
Če pa uporabljate Unix , uporabite ukaz za izvoz v lupini bash
izvoz TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 2
Če pa nimate GPU-ja in želite čim bolj uporabljati svoj CPU, morate zgraditi TensorFlow iz vira, optimiziranega za vaš CPU, pri čemer so tukaj omogočeni AVX, AVX2 in FMA.
