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我正在使用 tensorflow（不支持 GPU），与预期相比，我发现性能受到了相当大的影响。所以，我认为是时候注意这些警告了：

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.

我见过一些人声称他们已经获得了接近 10 倍的速度提升，使用这些指令进行构建。

不过，我发现的有关执行此操作的说明似乎与旧版本的 TF (v < 1.0) 有关。我想知道是否有人可以指出我使用更新版本的 tf 构建的正确 bazel 命令？

按照此处的说明在 Mac OSX 上安装 python3：https ://www.tensorflow.org/install/install_sources并选择“否”以获得 CUDA 支持。

并使用 bazel 命令：

bazel build --linkopt='-lrt' -c opt --copt=-march=native --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --copt=-msse4.1 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

但是，这会导致许多页面的警告/错误......主要是以下形式：

target '//tensorflow/contrib/learn:learn' depends on deprecated target '//tensorflow/contrib/session_bundle:exporter': Use SavedModel Builder instead.

和

external/protobuf/python/google/protobuf/pyext/message_factory.cc:78:28: warning: ISO C++11 does not allow conversion from string literal to 'char *' [-Wwritable-strings]

编辑

我会注意到，我只看到从源头构建的速度略有增加。

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如评论中所述，这些警告不会阻止构建 TensorFlow。

关于使用 bazel 构建 TensorFlow 的命令，如果-march=native在配置期间设置，则无需显式添加其他优化标志，因为 TensorFlow 已经使用 CPU 架构中可用的所有 SIMD 指令进行编译。

成功配置为您的体系结构 ( -march=native) 的默认优化后，构建 TF 的命令是：

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

如果您碰巧选择了特定标志，则需要添加它们，例如：

bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

参考：TensorFlow 文档

于 2017-04-12T17:05:33.387 回答