TensorFlow에 \'AVX AVX2\' CPU 지원 경고가 표시되는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있나요?

TensorFlow CPU 지원 경고: "AVX AVX2"

TensorFlow는 고성능 컴퓨팅 기능으로 잘 알려진 강력한 기계 학습 라이브러리입니다. 따라서 CPU 지원, 특히 성능을 향상시키는 확장에 관해서는 최신 정보를 얻는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 Windows에서 TensorFlow를 사용할 때 나타나는 특정 경고 메시지에 대해 자세히 설명합니다. "귀하의 CPU는 이 TensorFlow 바이너리가 사용하도록 컴파일되지 않았다는 지침을 지원합니다: AVX AVX2."

경고 설명

최신 CPU 선형 대수 계산 속도를 크게 높이는 AVX 및 AVX2를 포함하여 확장이라고 하는 하위 수준 명령이 탑재되어 있습니다. 경고 메시지는 CPU가 이러한 확장을 지원하더라도 사용 중인 TensorFlow 바이너리가 이러한 확장을 활용하도록 구성되지 않았음을 나타냅니다.

비사용 이유

기본 TensorFlow 빌드는 pip 설치를 통해 배포됩니다. 다양한 CPU와 호환되도록 설계되었습니다. AVX 및 AVX2와 같은 CPU별 최적화를 생략함으로써 TensorFlow는 다양한 하드웨어에서의 접근성을 보장합니다. 또한 계산 집약적인 기계 학습 작업의 주요 초점은 CPU 성능을 능가하는 GPU에 있습니다.

경고 해결

설정 및 요구 사항에 따라 문제를 해결하는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 이 경고:

• GPU가 있는 시스템의 경우: 시스템에 GPU가 있는 경우 경고를 무시해도 됩니다. TensorFlow는 리소스 집약적인 작업을 자동으로 GPU로 전송하므로 CPU에서 AVX/AVX2 지원 부족이 덜 중요해집니다.
• CPU만 있는 시스템의 경우: 시스템에 GPU가 없는 경우 , AVX, AVX2 및 FMA 최적화가 활성화된 소스에서 TensorFlow를 컴파일하는 것이 좋습니다. 이 프로세스를 수행하려면 Bazel 빌드 시스템을 능숙하게 사용하고 연결된 GitHub 문제에 설명된 수정 사항이 필요합니다. 최적화된 TensorFlow 빌드가 완료되면 경고 메시지가 사라지면서 성능 이점이 분명해집니다.

결론

"AVX AVX2" 경고가 표시됩니다. TensorFlow는 CPU별 명령어 세트를 활용하여 성능을 향상할 수 있는 가능성을 나타냅니다. 해상도 선택은 GPU의 가용성에 따라 달라지지만, TensorFlow의 처리 기능을 향상시키는 CPU 확장의 중요성을 이해하는 것은 머신러닝 성능을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

위 내용은 TensorFlow에 \'AVX AVX2\' CPU 지원 경고가 표시되는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!