是否有针对AVX指令编译的TensorFlow版本？

Question

我试图在我的Chromebook上获取TensorFlow,而不是最好的地方,我知道,但我只是想了解它.我没有在Python开发环境中做过很多工作,或者在任何开发环境中做过很多工作,所以请耐心等待.找出pip之后,我安装了TensorFlow并尝试导入它,收到此错误:

Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) 
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
2018-12-11 06:09:54.960546: F tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:37] The TensorFlow library was compiled to use AVX instructions, but these aren't available on your machine.
Aborted (core dumped)

经过一些研究,我发现我的处理器(Intel Celeron N2840(Bay Trail-M架构))不支持AVX指令,所以我想知道是否有办法使用为其他指令集编译的版本.Cog告诉我,我可以使用MMX和各种SSE(无论这意味着什么).

PS这是在Linux上使用AVX指令时TensorFlow错误的重复,而在同一台机器上运行Windows但不完全.另外我不能发表评论,因为我没有50个声望.

PPS我看了如何使用SSE4.2和AVX指令编译Tensorflow？并且害怕

Answer 1

peter-cordes建议的最佳实践方法是通过发出以下命令来查看 gcc 将对您的“您的 cpu 具有哪些功能”产生什么影响：

gcc -O3 -fverbose-asm -march=native -xc /dev/null -S -o- | less

此命令将从 gcc 的角度提供有关您的 cpu 能力的信息（全部），gcc 将进行构建，因此 gcc 的视图很重要。

这什么时候出现？当程序提供根据您的 CPU 进行定制时。党。我对我的 CPU 了解多少。好吧，上面的行会告诉你所有你需要知道的。

也就是说，通常，如果您的 cpu 具有 *. 以上将为您提供 *. 仔细阅读你所看到的。如果你没有它，你不想要它，即

-mno-avx(whatever you don't want;in my case it was avx)

Mikael Fernandez Simalango为 Ubuntu 16.04 LTS提供了关于在旧 CPU 上安装 CPU 能力的良好概述 。它假设一个 python2.7 环境，但很容易转换为 python3。问题的核心是通过 /proc/cpuinfo 提取除了 -march=native 之外的特定 cpu 上可用的 cpu 指令扩展，（但请注意，它似乎仅限于它接受的标志，所以可能是最好实际通读上述说明并进行反思）

grep flags -m1 /proc/cpuinfo | cut -d ":" -f 2 | tr '[:upper:]' 
'[:lower:]' | { read FLAGS; OPT="-march=native"; for flag in $FLAGS; 
do case "$flag" in "sse4_1" | "sse4_2" | "ssse3" | "fma" | "cx16" | 
"popcnt" | "avx" | "avx2") OPT+=" -m$flag";; esac; done; 
MODOPT=${OPT//_/\.}; echo "$MODOPT"; }

在我的旧盒子输出上运行这个：

-march=native -mssse3 -mcx16 -msse4.1 -msse4.2 -mpopcnt

它在那里得到了一部分。不清楚的是如何说“不是这个”和“不是那个”，对于旧 CPU，最有可能是 -mno-avx。

对于旧的 CPU， -march很重要，而Nephanth非常有用地解决了这个问题：

gcc -march=native -Q --help=target|grep march

产生

-march=                             westmere

这意味着我对 ./compile 问题的回答应该是或可能是，并注意引号 'westmere' 也在 gcc 文档中，所以 ' ' 必须存在是有原因的

-march='westmere' -mssse3 -mcx16 -msse4.1 -msse4.2 -mpopcnt -mno-avx

但这可能要好得多（见下面的讨论）：

-march=native -mssse3 -mcx16 -msse4.1 -msse4.2 -mpopcnt -mno-avx

-mno-avx 是 gcc 的一个选项，几个小时后，结果是

Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) 
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more 
information.
>>> import tensorflow as tf
>>> 
>>> tf.__version__
'2.0.0-alpha0'

看起来很成功。

重述：按任一顺序，找出您的 CPU 支持（或不支持）哪些指令，并明确说明这些指令。