TensorFlow AVX/AVX2 경고: 더 나은 성능을 위해 CPU 명령을 활용하는 방법은 무엇입니까?

CPU가 AVX 및 AVX2를 지원합니다: TensorFlow가 불만을 표시하는 경우 수행할 작업

TensorFlow를 사용하는 동안 다음 경고 메시지가 표시될 수 있습니다.

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

이해하기 경고

최신 CPU는 AVX(Advanced Vector Extensions)와 같은 확장이라고 알려진 성능 향상 명령을 제공합니다. AVX에는 기계 학습에서 일반적인 선형 대수 연산 속도를 크게 높이는 FMA(융합 곱셈 누적) 연산이 포함되어 있습니다. 경고는 CPU가 AVX를 지원하지만 TensorFlow가 이를 활용하도록 구성되지 않았음을 의미합니다.

왜 AVX가 기본적으로 사용되지 않습니까?

TensorFlow의 기본 배포는 다음과 같습니다. 광범위한 CPU와의 호환성을 보장하기 위해 이러한 확장을 지원하지 않고 구축되었습니다. 또한 GPU는 일반적으로 기계 학습 훈련에서 CPU보다 성능이 뛰어나므로 기본 빌드는 GPU 호환성에 중점을 둡니다.

문제 해결

GPU 사용:

GPU가 있는 경우 TensorFlow는 컴퓨팅 집약적인 작업에 대해 자동으로 우선 순위를 지정합니다. CPU의 AVX 지원을 덜 관련성 있게 만듭니다. 경고를 표시하지 않으려면 다음을 설정하세요.

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

GPU 없음:

CPU의 잠재력을 최대한 활용하려면 AVX, AVX2, CPU가 지원하는 경우 FMA가 활성화됩니다. 빌드 프로세스는 복잡하지만(Bazel 빌드 시스템 포함) 경고를 제거하고 CPU에서 TensorFlow의 성능을 향상시켜야 합니다.

위 내용은 TensorFlow AVX/AVX2 경고: 더 나은 성능을 위해 CPU 명령을 활용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!