这个 tensorflow 消息是什么意思？有什么副作用吗？安装成功了吗？

Question

我刚刚在 anaconda python 上安装了 tensorflow v2.3。我尝试使用下面的 python 命令测试安装；

$ python -c "import tensorflow as tf; x = [[2.]]; print('tensorflow version', tf.__version__); print('hello, {}'.format(tf.matmul(x, x)))"

我收到以下消息；

2020-12-15 07:59:12.411952: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
hello, [[4.]]

从消息来看，似乎安装成功了。但究竟This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2是什么意思？

我是否使用具有某些有限功能的 tensorflow 版本？有什么副作用吗？

我正在使用 Windows 10。

Answer 1

Tensorflow 的一个重要部分是它应该很快。通过合适的安装，它可以与 CPU、GPU 或 TPU 配合使用。部分快速意味着它根据您的硬件使用不同的代码。一些 CPU 支持其他 CPU 不支持的操作，例如向量化加法（一次添加多个变量）。Tensorflow 只是告诉您，您安装的版本可以使用 AVX 和 AVX2 操作，并且在某些情况下（例如在前向或后向传播矩阵乘法中）默认设置为这样做，这可以加快速度。这不是错误，它只是告诉您它可以并且将会利用您的 CPU 来获得额外的速度。

注意：AVX 代表高级矢量扩展。

Answer 2

您可以使用以下方法禁用这些消息：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '1' 

import tensorflow as tf

来源： https: //stackoverflow.com/a/42121886

Answer 3

消息

This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)
to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2

意味着在性能很重要的地方（例如深度神经网络中的矩阵乘法），将使用某些优化的编译器指令。安装好像成功了。

该oneDNN GitHub的库说：

oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 是用于深度学习应用程序的基本构建块的开源跨平台性能库。该库针对英特尔架构处理器、英特尔处理器显卡和基于 Xe 架构的显卡进行了优化。oneDNN 对以下架构提供实验支持：

• Arm* 64 位架构 (AArch64)
• 英伟达* GPU
• OpenPOWER* 电源 ISA (PPC64)
• IBMz* (s390x)

Answer 4

我已经编译了 Tensorflow 库几次，如果您有类似以下内容：

kosinkie_l@Fedora ~/project/build $ python -c "import tensorflow as tf; x = [[2.]]; print('tensorflow version', tf.__version__); print('hello, {}'.format(tf.matmul(x, x)))"

2022-08-09 15:31:03.414926: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  SSE3 SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
tensorflow version 2.10.0-rc0
hello, Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=float32)
kosinkie_l@Fedora ~/project/build $

这意味着CPU可以使用，但Tensorflow库不使用这些。

这些消息可能会令人困惑 - 所以我选择了源代码（tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193），并且有以下内容：

131 #ifndef __AVX__
132     CheckIfFeatureUnused(CPUFeature::AVX, "AVX", missing_instructions);
133 #endif  // __AVX__
134 #ifndef __AVX2__
135     CheckIfFeatureUnused(CPUFeature::AVX2, "AVX2", missing_instructions);
136 #endif  // __AVX2__
...
192     if (!missing_instructions.empty()) {
193       LOG(INFO) << "This TensorFlow binary is optimized with "
194                 << "oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) "
195                 << "to use the following CPU instructions in performance-"
196                 << "critical operations: " << missing_instructions << std::endl
197                 << "To enable them in other operations, rebuild TensorFlow "
198                 << "with the appropriate compiler flags.";
199     }

该方法CheckIfFeatureUnused(CPUFeature::AVX, "AVX", missing_instructions)检查 CPU 是否可以执行 AVX 并将打印出的内容"AVX"放入missing_instructions collection。