TensorFlow लाइब्रेरी को SSE3, SSE4.1, SSE4.2, Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म कंसोल पर AVX का उपयोग करने के लिए संकलित नहीं किया गया था

Question

मेरे पास एक विस्तृत-एन-गहरे तंत्रिका नेटवर्क का परीक्षण करने के लिए एक टेंसरफ्लो मॉडल है, लेकिन मुझे नहीं मिल रहा है यह टेंसरफ्लो लाइब्रेरी में एक बग की वजह से मेरी विंडोज मशीन पर चलने के लिए है। अब मुझे Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म का सहारा लेना है। मैं सब कुछ सेट अप जहाँ मेरे अजगर फ़ाइल इनपुट संसाधित करता है, लेकिन जब मैं कंसोल के माध्यम से कोड चलाने के लिए, मैं निम्न संदेश मिलता है: जब विंडोज पर चलने

$ python -m widendeep.py -h 
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. 
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. 
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. 
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. 

इन संदेशों को नहीं दिखाते। क्या ऐसा इसलिए है क्योंकि मैं इस तरह क्लाउड के माध्यम से इसे नहीं चला सकता? क्या मुझे gcloud ml-engine स्थानीय ट्रेन या gcloud ml-engine jobs का उपयोग करना है my_job प्रशिक्षण देना? ऐसा करने के उचित तरीके पर कोई मार्गदर्शन बहुत अच्छा होगा।

Answer 1

ये संदेश विंडोज़ पर चलने पर नहीं दिखाए जाते हैं। क्या ऐसा इसलिए है क्योंकि मैं क्लाउड के माध्यम से इस तरह से नहीं चला सकता?

आप अपना कोड उतना ही चला सकते हैं, या कम से कम यदि आप इसे सूचीबद्ध चेतावनियों से कोई लेना-देना नहीं कर सकते हैं।

ये चेतावनियां कह रही हैं कि आप मशीन आर्किटेक्चर के साथ टेंसरफ्लो से बेहतर प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं क्योंकि आप इसे चला रहे हैं, क्योंकि यह संकलित किए गए एक से अधिक उन्नत निर्देश सेट का समर्थन करता है।

क्या मुझे gcloud ml-engine स्थानीय ट्रेन या gcloud ml-engine jobs प्रशिक्षण my_job सबमिट करना है?

मैं गूगल बादल (पल अपने आप में अमेज़न का उपयोग) साथ बहुत परिचित नहीं हूँ, लेकिन मैं कह सकता हूँ कि ऊपर बताए गए आदेशों यह चेतावनी आप ऊपर सूचीबद्ध के साथ कोई संबंध नहीं है उपयोग करने की आवश्यकता है, तो आप करते हैं।

ये चेतावनियां सीपीयू निर्देश सेट पर लागू होती हैं और यह GPU के साथ कैसे इंटरैक्ट करती है ताकि प्रदर्शन सुधार आपके विशिष्ट एप्लिकेशन के आधार पर महत्वपूर्ण हो या महत्वपूर्ण न हो (या बिल्कुल मौजूद हो)।

यदि आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि आप जिस हार्डवेयर पर चल रहे हैं, उस हार्डवेयर की पूरी क्षमता का उपयोग कर रहे हैं, तो आप जिस प्लेटफ़ॉर्म पर चल रहे हैं उस पर टेंसरफ्लो को संकलित करने की आवश्यकता होगी (How to compile Tensorflow with SSE4.2 and AVX instructions? देखें)।