解决Tensorflow 使用时cpu编译不支持警告的问题

下面是解决TensorFlow使用时CPU编译不支持警告的完整攻略：

问题描述

当使用TensorFlow的时候，有时会遇到如下的警告信息：

WARNING:tensorflow:From /path/to/your/python/script.py:XX: The TensorFlow library was compiled to use AVX instructions, but these aren't available on your machine.  Falling back to use (slow) reference implementations.

这个警告信息的含义是，你的机器不支持AVX指令集，而TensorFlow库是使用了AVX指令集进行编译的，因此TensorFlow会使用（较慢的）备选实现。

解决方案

一般来说，有两种解决方案可以解决这个问题。

方案一：重新编译TensorFlow

如果你的机器支持AVX指令集，那么你可以重新编译TensorFlow使得它使用AVX指令集进行编译。这里提供一个编译TensorFlow的方法：

1. 确认你的机器支持AVX指令集

你可以使用如下命令来确认你的机器是否支持AVX指令集：

grep avx /proc/cpuinfo

如果返回结果中包含“avx”字样，那么说明你的机器支持AVX指令集。

1. 安装依赖项

在编译TensorFlow之前，你需要安装一些依赖项，包括Bazel和一些库文件。你可以参考TensorFlow的官方文档来进行安装操作。

1. 下载TensorFlow源码

你可以从GitHub上下载TensorFlow的源码，例如：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

1. 进入TensorFlow目录

cd tensorflow

1. 配置编译选项

在进入TensorFlow目录之后，你需要配置一些编译选项，包括CPU指令集和Python版本等。

./configure

在配置过程中，你需要选择“y”来开启CUDA支持和GPU加速，并根据自己的机器情况选择相应的编译选项。例如，如果你的机器支持AVX指令集，那么你应该选择“AVX”选项。

1. 进行编译

一旦完成了配置操作，你就可以开始编译TensorFlow了。执行如下命令：

bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package  

这个过程会需要一些时间，等待它完成后，你可以在bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package下找到编译好的pip包文件。

1. 安装TensorFlow

最后，你可以使用pip安装你刚才编译好的TensorFlow：

pip install /path/to/your/tensorflow-pip-package.whl

方案二：使用编译好的TensorFlow

如果你的机器不支持AVX指令集，或者你不想重新编译TensorFlow，那么你可以使用已经编译好的TensorFlow。这里提供一个方法：

1. 安装低版本的TensorFlow

你可以使用如下命令安装低版本的TensorFlow：

pip install tensorflow==1.15.5

这个版本的TensorFlow是使用SSE2指令集编译的，因此可以在不支持AVX指令集的机器上运行。

1. 使用lowp库

如果你的TensorFlow程序中使用了lowp库，那么你需要使用如下方式修改代码：

import tensorflow as tf

if tf.__version__ >= '2.4.0' or (tf.__version__ >= '2.2.0' and tf.__version__ < '2.3.0'):
    import tensorflow.python.ops.numpy_ops.np_config as np_config
    np_config.enable_numpy_behavior()

这段代码会关闭lowp库中使用了AVX指令集的部分，并启用更慢的备选实现。

这样，问题就可以得到解决了。

示例说明

以下为两个示例说明：

1. 重新编译TensorFlow：

如果你的机器支持AVX指令集，那么你可以按照上面提供的步骤来重新编译TensorFlow以解决问题。这个过程中，你需要根据自己的机器情况选择相应的编译选项，并等待编译过程完成。最后，你需要安装编译好的TensorFlow以供使用。

1. 使用低版本的TensorFlow：

如果你的机器不支持AVX指令集，或者你不想重新编译TensorFlow，那么你可以选择使用低版本的TensorFlow。这个过程中，你需要使用如下命令安装低版本的TensorFlow：

pip install tensorflow==1.15.5

最后，你需要修改你的代码以关闭使用了AVX指令集的lowp库部分，这样就可以解决问题了。