TensorFlow.js：如何避免`你的 CPU 支持指令...... AVX AVX2`？答案

【问题标题】：TensorFlow.js: How to avoid `Your CPU supports instructions ... AVX AVX2`?TensorFlow.js：如何避免`你的 CPU 支持指令...... AVX AVX2`？
【发布时间】：2018-09-09 09:40:21
【问题描述】：

环境：

Windows 10 x64，
Node.js v10，
@tensorflow/tfjs-node v0.1.15

我正在尝试在 Node.js 上使用 tensorflow.js。

我安装了tfjs-node，它自动构建成功（node-gyp），但运行时收到以下错误：

tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

Python版本中的类似问题可以在这里找到：

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

目前，我不关心性能，所以我只想禁用警告，不要启用 AVX/FMA。在 JavaScript 中，我应该怎么做？

【问题讨论】：

标签： javascript tensorflow

【解决方案1】：

运行前设置环境变量。

窗户：

$ set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2

Linux/MacOS：

$ export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2

【讨论】：

嗯。这如何解决问题？看起来它只是阻止记录？
@Jude Desir 是的，它只是阻止记录。该日志似乎处于警告级别或更低，只是提示用户他们的程序可以运行得更快。所以我们可以通过调整loglevel来避免它的输出。
因为，我对你的陈述感到困惑。我添加此评论是为了更清楚地说明您提出的建议，以避免将来出现任何混淆。创建一个名为“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL”的系统变量，并将变量值设置为“2”

【解决方案2】：

首先列出您使用conda list 命令拥有的包（Tensorflow 和相关）。

>> conda list
This command output with below tensorflow version
tblib                     1.3.2            py36h30f5020_0
tensorboard               1.13.1                    <pip>
tensorflow                1.13.1                    <pip>
tensorflow-estimator      1.13.0                    <pip>

注意：我省略了一些不需要的软件包列表

Installing collected packages: tensorflow Successfully installed tensorflow-1.13.1
You are using pip version 18.0, however version 19.0.3 is available.
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

(base) C:\Users\shashi>python
Python 3.6.6 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Jun 28 2018, 11:27:44) [MSC v.1900 
64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello Tensorflow')
>>> sess = tf.Session()
I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions 
that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
>>> import os
>>> import os
>>> os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
>>> hello = tf.constant('Hello Tensorflow')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello Tensorflow'

设置os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'的值后，代码运行正常。

如果 Jupyter 也抛出错误，则关闭打开的 Jupyter 笔记本并再次重新打开它们。一切都会好起来的。

【讨论】：