Perbaiki: CPU Anda Mendukung Petunjuk bahwa TensorFlow Binary ini tidak Dikompilasi untuk menggunakan AVX2
Advanced Vector Extensions ( AVX, juga dikenal sebagai Sandy Bridge New Extensions ) adalah ekstensi ke arsitektur set instruksi x86 untuk mikroprosesor dari Intel dan AMD yang diusulkan oleh Intel pada Maret 2008 dan pertama kali didukung oleh Intel dengan pengiriman prosesor Sandy Bridge pada Q1 2011 dan kemudian diaktifkan oleh AMD dengan pengiriman prosesor Bulldozer pada Q3 2011. AVX menyediakan fitur baru, instruksi baru, dan skema pengkodean baru.
Pesan peringatan ini dicetak oleh perpustakaan bersama TensorFlow. Seperti yang ditunjukkan pesan, pustaka bersama tidak termasuk jenis instruksi yang dapat digunakan CPU Anda.
Apa Penyebab Peringatan ini?
Setelah TensorFlow 1.6, binari sekarang menggunakan instruksi AVX yang mungkin tidak berjalan pada CPU yang lebih lama. Jadi CPU lama tidak akan dapat menjalankan AVX, sedangkan untuk yang lebih baru, pengguna perlu membuat tensorflow dari sumber untuk CPU mereka. Di bawah ini adalah semua informasi yang perlu Anda ketahui tentang peringatan khusus ini. Juga, metode untuk menghilangkan peringatan ini untuk penggunaan di masa mendatang.
Apa yang dilakukan AVX?
Secara khusus, AVX memperkenalkan FMA (Fused multiply-add); yang merupakan operasi multiply-add floating-point, dan ini semua operasi dilakukan dalam satu langkah. Ini membantu mempercepat banyak operasi tanpa masalah. Itu membuat perhitungan aljabar lebih cepat dan mudah digunakan, juga produk-titik, penggandaan matriks, konvolusi, dll. Dan ini semua adalah operasi yang paling digunakan dan dasar untuk setiap pelatihan pembelajaran mesin. CPU yang mendukung AVX dan FMA akan jauh lebih cepat daripada yang lebih lama. Tetapi peringatan menyatakan bahwa CPU Anda mendukung AVX, jadi itu poin yang bagus.
Mengapa tidak digunakan secara default?
Itu karena distribusi default TensorFlow dibangun tanpa ekstensi CPU. Dengan ekstensi CPU ini menyatakan AVX, AVX2, FMA, dll. Instruksi yang memicu masalah ini tidak diaktifkan secara default pada build default yang tersedia. Alasan mereka tidak diaktifkan adalah untuk membuatnya lebih kompatibel dengan CPU sebanyak mungkin. Juga untuk membandingkan ekstensi ini, mereka jauh lebih lambat di CPU daripada GPU. CPU digunakan pada pembelajaran mesin skala kecil, sementara penggunaan GPU diharapkan saat digunakan untuk pelatihan pembelajaran mesin skala menengah atau besar.
Memperbaiki Peringatan!
Peringatan ini hanyalah pesan sederhana. Tujuan dari peringatan ini adalah untuk memberi tahu Anda tentang TensorFlow yang dibangun dari sumber. Ketika Anda membangun TensorFlow dari sumbernya, itu bisa lebih cepat di mesin. Jadi semua peringatan ini memberi tahu Anda tentang pembangunan TensorFlow dari sumber.
Jika Anda memiliki GPU di mesin Anda, maka Anda dapat mengabaikan peringatan ini dari dukungan AVX. Karena yang paling mahal akan dikirim pada perangkat GPU. Dan jika Anda tidak ingin melihat kesalahan ini lagi, Anda bisa mengabaikannya dengan menambahkan ini:
mengimpor modul OS dalam kode program utama Anda dan juga mengatur objek pemetaan untuknya
# Untuk menonaktifkan impor peringatan os os.environ ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
Tetapi jika Anda menggunakan Unix, maka gunakan perintah ekspor di bash shell
ekspor TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 2
Tetapi jika tidak memiliki GPU, dan Anda ingin menggunakan CPU Anda sebanyak mungkin, Anda harus membangun TensorFlow dari sumber yang dioptimalkan untuk CPU Anda dengan AVX, AVX2, dan FMA diaktifkan di sini.
