Как запустить TensorFlow для SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA на Python с Spyder на MacOs - PullRequest
Новая
       62

Как запустить TensorFlow для SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA на Python с Spyder на MacOs

0 голосов
/ 28 сентября 2019

Я пытаюсь запустить код: 

from keras.datasets import imdb as im
from keras.preprocessing import sequence as seq
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dense

train_set, test_set = im.load_data(num_words = 10000)
X_train, y_train = train_set
X_test, y_test = test_set

X_train_padded = seq.pad_sequences(X_train, maxlen = 100)
X_test_padded = seq.pad_sequences(X_test, maxlen = 100)

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128))
model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
                  optimizer='sgd',
                  metrics=['accuracy'])
scores = model.fit(X_train_padded,y_train)

Когда я запускаю код, он выдает мне сообщение:

I tenorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc: 145] Этот двоичный файл TensorFlow оптимизирован с помощью Intel (R) MKL-DNN для использования следующих инструкций процессора в операциях, критичных к производительности: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA

Чтобы включить их в не-MKL-DNN операции, перестройте TensorFlow с соответствующими флагами компилятора.

I tenorflow / core / common_runtime / process_util.cc: 115] Создание нового пула потоков с настройкой взаимодействия по умолчанию: 4. Настройтесь с помощью inter_op_parallelism_threads для лучшей производительности.

Я не понимаю, в чем проблема и что я должен делать дальше.Я установил пакет tenserflow (1.14.0), но это не решает проблему.

Я посмотрел эту ссылку, но не знаю, что ищу: 

https://stackoverflow.com/questions/41293077/how-to-compile-tensorflow-with-sse4-2-and-avx-instructions

Может кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне.Спасибо.

мой конфиг: osx-64, MacOS Mojave v.10.14.6, Python 3.7 с Spyder с Anaconda, версия conda: 4.7.12

...