tf 在pycharm 中运行报错的解决
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tf 在pycharm 中运行报错的解决相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
安装完Tensorflow 后,在Pychram中添加 解释器之后,运行“hello,tensorflow!”测试程序,虽能运行 输出‘ hello,tensorflow! ’, 但是在输出结果之前 会有一行红色字体报错;
- import tensorflow as tf
- hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")
- sess = tf.Session()
- print(sess.run(hello))
参考:
成功解决Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
在最顶行写入
import os
os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘] = ‘2‘
运行结果无报错!
- import os
- os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘] = ‘2‘
- import tensorflow as tf
- hello = tf.constant("Hello!TensorFlow")
- sess = tf.Session()
- print(sess.run(hello))
参考资料:
Advanced Vector Extensions (AVX, also known as Sandy Bridge New Extensions) 先进的矢量扩展(AVX,也称为桑迪桥新的扩展)是从英特尔和英特尔在2008年3月提出的微处理器的X86指令集架构的扩展,第一次由英特尔支持,在第2011季度和以后的SoeBoE桥处理器装运。AMD与推土机处理器航运在Q3 2011。AVX提供了新的特性、新的指令和新的编码方案。AVX2将大多数整数命令扩展为256位,并介绍了融合乘法累加(FMA)操作。AVX-512扩展AVX到512位支持使用一个新的EVEX前缀编码由英特尔提出的2013年7月,第一次支持英特尔与骑士着陆处理器,在2016装运。
以上是关于tf 在pycharm 中运行报错的解决的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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