重新構建Tensorflow使用以下<a href="http://www.nvidia.com/object/gpu-accelerated-applications-tensorflow-installation.html" rel="nofollow noreferrer">procedure</a>

Question

，並在此先感謝您的考慮，

我剛剛安裝tensorflow（在新機器上使用Ubuntu 16.04和CUDA 8.0已經安裝）：

最初，我使用了--copt=-march=native。 我收到消息

W¯¯tensorflow /核心/平臺/ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow庫編譯時不使用SSE3指令，但這些都可以在機器上，並可以加快CPU的計算。 TensorFlow庫沒有被編譯爲使用SSE4.1指令，但是這些指令可以在你的機器上使用，並且可以加快CPU的計算速度。 TensorFlow庫沒有被編譯爲使用SSE4.2指令，但是這些指令可以在你的機器上使用，並且可以加快CPU的計算速度。

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow庫沒有被編譯爲使用AVX指令，但是這些指令在您的機器上可用，並且可以加速CPU計算。 TensorFlow庫沒有被編譯爲使用AVX2指令，但是這些指令可在您的機器上使用，並且可以加速CPU的計算速度。

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow庫未編譯爲使用FMA指令，但這些指令可在您的機器上使用並可加速CPU計算。

所以在試圖解決這個問題，我搜索的解決方案，並通過使用NVIDIA的上面的程序，從

bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-mfpmath=both --copt=-msse4.2 --config=cuda -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 

開始使用的回答以下 How to compile Tensorflow with SSE4.2 and AVX instructions?

，但我仍然收到與上述相同的消息。我覺得好像我在做一個非常簡單的錯誤，有什麼想法？

謝謝！

Answer 1

通過遵循NVIDIA指示要重設TensorFlow庫到舊的承諾，已提供的SIMD指令優化前（1.0R）：

git reset --hard 70de76e

這種承諾可以追溯到以前的發行當這個功能還沒有實現時，它實際上是按照它的設想工作的。

解決辦法是按照official TensorFlow documentation。

對於未來的情況，總是建議在接觸第三方解決方案之前使用官方資源，因爲它們可能有所幫助，官方資源更可靠，維護性更好。

注意在配置過程中，由於上述原因，不會提示您要使用哪個CPU指令構建TF，因此無法使用它們進行構建。

Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native]:

因此按照官方的文檔，它會工作。如果你有任何後續問題隨意問，或者如果你遇到任何問題在Github上打開一個問題:)