4.TensorFlow: Your CPU supports
前言
在使用TensorFlow做机器学习、神经网络开发时，安装TensorFlow（CPU版本），使用pip install tensorflow安装，安装一切顺利，但是在跑一个简单的程序时，会经常遇到这个警告：
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
意思大概是说：你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用。
图示：
警告图示
原因
除了通常的算术和逻辑，现代CPU提供了许多低级指令，称为扩展，例如， SSE2，SSE4，AVX等来自维基百科：
高级矢量扩展（AVX）是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展，英特尔首先通过Sandy Bridge处理器在2011年第一季度推出，随后由AMD推出Bulldozer处理器在2011年第三季度.AVX提供了新功能，新指令和新编码方案。
特别是，AVX引入了融合乘法累加（FMA）操作，加速了线性代数计算，即点积，矩阵乘法，卷积等。几乎所有机器学习训练都涉及大量这些操作，因此将会支持AVX和FMA的CPU（最高达300％）更快。该警告指出您的CPU确实支持AVX（hooray！）。
在此强调一下：
这只限于CPU。如果你有一个GPU，你不应该关心AVX的支持，因为大多数昂贵的操作将被分派到一个GPU设备上（除非明确地设置）。在这种情况下，您可以简单地忽略此警告。
那为什么会出现这种警告呢？
由于tensorflow默认分布是在没有CPU扩展的情况下构建的，例如SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，FMA等。默认版本（来自pip install tensorflow的版本）旨在与尽可能多的CPU兼容。另一个观点是，即使使用这些扩展名，CPU的速度也要比GPU慢很多，并且期望在GPU上执行中型和大型机器学习培训。
解决方法
- 如果安装的是GPU版本
如果你有一个GPU，你不应该关心AVX的支持，因为大多数昂贵的操作将被分派到一个GPU设备上（除非明确地设置）。在这种情况下，您可以简单地忽略此警告：
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
- 如果安装的是CPU版本（pip install tensorflow）
1.在代码中加入如下代码，忽略警告：
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
2.编译TensorFlow源码
如果您没有GPU并且希望尽可能多地利用CPU，那么如果您的CPU支持AVX，AVX2和FMA，则应该从针对CPU优化的源构建tensorflow。 Tensorflow使用称为bazel的ad-hoc构建系统，构建它并不是那么简单，但肯定是可行的。在此之后，不仅警告消失，tensorflow性能也应该改善。
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