Recientemente instalé tensorflow (versión de CPU de Windows) y recibí el siguiente mensaje:
tensorflow-1.4.0 instalado con éxito tensorflow-tensorboard-0.4.0rc2
Luego, cuando traté de correr
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() sess.run(hello) 'Hello, TensorFlow!' a = tf.constant(10) b = tf.constant(32) sess.run(a + b) 42 sess.close()(que encontré a través de https://github.com/tensorflow/tensorflow )
Recibí el siguiente mensaje:
2017-11-02 01:56:21.698935: IC:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows\PY\36\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Su CPU admite instrucciones que TensorFlow binario no se compiló para usar: AVX AVX2
Pero cuando corrí
import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) se ejecutó como debería y Hello, TensorFlow! , lo que indica que la instalación fue exitosa, pero hay algo más que está mal.
¿Sabes cuál es el problema y cómo solucionarlo?
Las CPU modernas proporcionan muchas instrucciones de bajo nivel, además de la aritmética y la lógica habituales, conocidas como extensiones, por ejemplo, SSE2, SSE4, AVX, etc. De Wikipedia :
Advanced Vector Extensions ( AVX ) son extensiones de la arquitectura del conjunto de instrucciones x86 para microprocesadores de Intel y AMD propuestas por Intel en marzo de 2008 y admitidas por primera vez por Intel con el envío del procesador Sandy Bridge en el primer trimestre de 2011 y más tarde por AMD con el envío del procesador Bulldozer en el tercer trimestre de 2011. AVX ofrece nuevas funciones, nuevas instrucciones y un nuevo esquema de codificación.
En particular, AVX presenta operaciones fusionadas de multiplicación y acumulación (FMA), que aceleran el cálculo del álgebra lineal, a saber, producto punto, multiplicación matricial, convolución, etc. Casi todos los entrenamientos de aprendizaje automático involucran una gran cantidad de estas operaciones, por lo tanto, serán más rápido en una CPU compatible con AVX y FMA (hasta un 300 %). La advertencia indica que su CPU es compatible con AVX (¡hurra!).
Me gustaría enfatizar aquí: se trata solo de CPU .
Debido a que la distribución predeterminada de tensorflow se crea sin extensiones de CPU , como SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, etc. Las compilaciones predeterminadas (las de pip install tensorflow ) están diseñadas para ser compatibles con tantas CPU como sea posible. Otro argumento es que, incluso con estas extensiones, la CPU es mucho más lenta que una GPU, y se espera que el entrenamiento de aprendizaje automático a mediana y gran escala se realice en una GPU.
Si tiene una GPU , no debería preocuparse por la compatibilidad con AVX, ya que las operaciones más costosas se enviarán en un dispositivo GPU (a menos que se establezca explícitamente que no lo haga). En este caso, simplemente puede ignorar esta advertencia haciendo
# Just disables the warning, doesn't take advantage of AVX/FMA to run faster import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' ... o configurando export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 si está en Unix. Tensorflow funciona bien de todos modos, pero no verás estas molestas advertencias.
Si no tiene una GPU y desea utilizar la CPU tanto como sea posible, debe compilar tensorflow desde la fuente optimizada para su CPU con AVX, AVX2 y FMA habilitados si su CPU los admite. Se ha discutido en esta pregunta y también en este problema de GitHub . Tensorflow usa un sistema de construcción ad-hoc llamado bazel y construirlo no es tan trivial, pero ciertamente es factible. Después de esto, no solo desaparecerá la advertencia, sino que también debería mejorar el rendimiento de tensorflow.
Actualice el binario tensorflow para su CPU y sistema operativo usando este comando
pip install --ignore-installed --upgrade "Download URL"La URL de descarga del archivo whl se puede encontrar aquí
Hay ganancias de rendimiento que puede obtener al instalar TensorFlow desde la fuente, incluso si tiene una GPU y la usa para entrenamiento e inferencia. La razón es que algunas operaciones de TF solo tienen implementación de CPU y no pueden ejecutarse en su GPU.
Además, hay algunos consejos para mejorar el rendimiento que hacen un buen uso de su CPU. La guía de rendimiento de TensorFlow recomienda lo siguiente:
Colocar operaciones de canalización de entrada en la CPU puede mejorar significativamente el rendimiento. El uso de la CPU para la canalización de entrada libera a la GPU para que se centre en el entrenamiento.
Para obtener el mejor rendimiento, debe escribir su código para utilizar su CPU y GPU para trabajar en conjunto, y no volcarlo todo en su GPU si tiene uno. Tener sus archivos binarios de TensorFlow optimizados para su CPU podría generar horas de tiempo de ejecución ahorrado y debe hacerlo una vez.