Google Cloud Platform 콘솔에서 SSE3, SSE4.1, SSE4.2, AVX를 사용하도록 TensorFlow 라이브러리가 컴파일되지 않았습니다.

Question

넓은 N 신경 네트워크를 테스트하기 위해 TensorFlow 모델을 가지고 있지만 얻을 수 없습니다. 그것은 TensorFlow 라이브러리의 버그로 인해 Windows 컴퓨터에서 실행됩니다. 이제 Google Cloud Platform을 사용해야합니다. 내 파이썬 파일 입력을 처리하는 경우 설정 모든 것을 가지고,하지만 난 콘솔을 통해 코드를 실행하면, 다음과 같은 메시지를 얻을 : Windows에서 실행할 때

$ python -m widendeep.py -h 
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 

이러한 메시지가 표시되지 않습니다. 이 방법으로 구름을 통해 이것을 실행할 수 없기 때문에 이것입니까? gcloud ml- 엔진 로컬 열차 또는 gcloud ml-engine 작업을 제출해야합니다 교육 my_job? 이것을하기위한 적절한 방법에 대한 지침은 훌륭합니다.

Answer 1

Windows에서 실행하면 이러한 메시지가 표시되지 않습니다. 내가 이런 식으로 구름을 통해 이것을 실행 수 없기 때문에 이것입니까?

코드를있는 그대로 또는 적어도 경고 할 수없는 경우 코드를 실행할 수 있습니다.

이 경고는 컴파일 된 명령보다 더 고급 명령 집합을 지원하기 때문에 실행중인 시스템 아키텍처에서 TensorFlow의 성능이 향상 될 수 있음을 나타냅니다.

gcloud ml-engine 로컬 기차 또는 gcloud ml-engines 작업 교육 my_job을 사용해야합니까?

Google 클라우드에 익숙하지 않지만 (위의 경우 Amazon을 사용함) 위의 명령을 사용해야 할 경우 위에 나열된 경고와 관련이 없습니다.

이러한 경고는 CPU 명령어 세트 및 GPU와의 상호 작용 방법에 적용되므로 특정 응용 프로그램에 따라 성능 향상이 중요 할 수도 있고 아예 없을 수도 있습니다.

프로그램을 실행하고있는 하드웨어의 잠재력을 최대한 발휘하려면 실행중인 플랫폼에서 TensorFlow를 컴파일해야합니다 (How to compile Tensorflow with SSE4.2 and AVX instructions? 확인).