Die Verwendung von Tensorflow auf GPU unterbricht den Kernel und führt zu folgendem Fehler: "... TensorFlow binary wurde nicht kompiliert: AVX AVX2"

Question

Real noob hier - versuchen, ein CNN mit Tensorflow auf der GPU zu bauen, aber ich kämpfe (getestet es auf der CPU und der Code läuft gut). Wenn ich führen Sie den Code auf der GPU

device_name = "GPU:0" 
with tf.device(device_name): 
    # Code here 

Dinge beginnen, aber nach ein paar Sekunden, dann bekomme ich einen Fehler mit dem folgenden Titel (dies ist nicht nur ein Hinweis - es hält tatsächlich den Code aus fort laufen) :

An error ocurred while starting the kernel 

und folgende Angaben (im Lieferumfang enthalten nur die ersten paar Zeilen, da es lange und sich wiederholende ist)

2017 11:37:20.918191: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 
2017 11:37:21.959053: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1030] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1050 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.62 
pciBusID: 0000:01:00.0 
totalMemory: 4.00GiB freeMemory: 3.29GiB 
2017 11:37:21.959079: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) ‑> (device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1) 
2017 11:37:22.119554: I C:\tf_jenkins\home\workspace\rel‑win\M\windows‑gpu\PY\35\tensorflow\core\common_runtime\direct_session.cc:299] Device mapping: 
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 ‑> device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1 

ich bin erfreut es das Gerät gefunden - das wichtige Bit zu sein scheint:

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 

Ich habe versucht, die Warnung mit

import os 
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' 
import tensorflow as tf 

aber das ändert nichts zu ignorieren.

Ich lerne immer noch die Grundlagen, so dass jede und alle Anleitung sehr geschätzt werden würde. Vielen Dank.

Answer 1

Ich denke, dass hier zwei verschiedene Dinge vor sich gehen. Haben Sie versucht, den Gerätenamen nicht anzugeben? TensorFlow verwendet automatisch alle GPUs, auf die es zugreifen kann.

Die AVX-Probleme sind, weil Sie wahrscheinlich TensorFlow mit Pip installiert haben, aber wenn Sie es mit Bazel kompilieren würden, würden diese Warnungen weggehen.

Ohne den "sich wiederholenden" Stack-Trace zu sehen, wird es schwierig, genau zu wissen, was vor sich geht.