Tensorflowのインストール：Python - Tensorflowのバージョンの不一致の警告

編集：tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl ここで別の警告が表示されます。これははるかにマイナーなようですか？Tensorflowのインストール：Python - Tensorflowのバージョンの不一致の警告

2017-11-02 13:31:01.945114: 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. 
2017-11-02 13:31:01.945138: 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. 
2017-11-02 13:31:01.945154: 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. 
2017-11-02 13:31:01.945158: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 
2017-11-02 13:31:01.945166: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.

私はPython 3.6.3がインストールされたUbuntu 17.10を使用しています。私はその後、私は例のコードは、すべてのエラーの後に実行するように思わ警告

AI/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: compiletime version 3.5 of module 'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime version 3.6 
    return f(*args, **kwds) 
2017-11-02 12:32:13.054316: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA

のカップルを取得し、インストールを検証するには、以下の例のコードを実行している

export TF_BINARY_URL=../Downloads/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 
pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL

を使用してvirtualenvの中tensorflowホイールファイルをインストールしました。私はちょうどそれらを無視する必要がありますか？間違ったホイールファイルをダウンロードしましたか？

import tensorflow as tf 
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') 
sess = tf.Session() 
print(sess.run(hello))

出典

2017-11-02 Dean coakley

あなたはpython3.5 TF_Binary_URLのためにここに見ることができるようにテンソルバージョン1.3であるので、ちょうどそれに確認した

https://www.tensorflow.org/install/install_linux#the_url_of_the_tensorflow_python_package です。

出典

2017-11-02 13:26:18

これは動作しませんでしたが、私は私のpythonバージョンと一致するように34を両方36に変更しました。私は結果を元の投稿に更新しました。 –

これは計算上の目的のためにこの警告が将来問題を生じさせるとは思わない。もし将来私が知っているものがあれば –

ええ、それは今では分かります。ソースからコンパイルした方が速く動くかもしれません。ありがとう！ –

これらは単に警告であり、無視すると紛失することはありません。 ThereはTensorflow repoの問題スレッドです。基本的には、マシンのソースからTFをビルドした場合、CPUの面だけで高速になる可能性があります（GPUについて言及していないということを考えれば、それはあなたが望むものだと思います）。

これを行うことでそれらを止めることができますexport TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2

出典

2017-11-02 13:44:05 SRC

ええ - 私は本質的に上記の私のコメントでこの結論に達しました。確認/確認をありがとう。 –

ようこそ。私は助けることができました – SRC

私はこの質問に対する答えを知っていると思いますが、なぜ、native/pipよりもvirtualenvを使うのは良い習慣ですか？ –

Tensorflowのインストール：Python - Tensorflowのバージョンの不一致の警告

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