Mac端的基于pyenv的CPU版本TensorFlow的安装与测试
tensorflow有CPU和GPU两个版本,GPU速度显著,但是由于我的Mac没有N卡所以无法开启GPU支持。
目录
1. 前提
2. 安装和问题记录
3. 测试
1. 前提
已安装配置好pyenv,可以参考点击打开链接
2. 安装和问题记录
2.1 安装
这里我是在github上下载别人编译好的whl文件来安装的,贴上链接https://github.com/lakshayg/tensorflow-build。
也可以进入TensorFlow官网下载。
2.2 问题记录
在官网上用pip安装时会遇到两个问题:
(1) RuntimeWarning: compiletime version 3.5 of module 'tensorflow.python.framework...
问题原因:不明。。。
解决方案:安装别人编译好的whl文件,即我的安装方法的第一种。
(2) Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
问题原因:你的电脑支持AVX AVX2指令,但是tensorflow编译的没有加进去,即tensorflow检测到你的CPU可以被更好的利用。
解决方案一:你可以选择忽视这个错误,因为不会影响程序的执行,只是速度问题。
在开头加上:
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'即可取消该报错
解决方案二:在官网用源码编译下载。
解决方案三:安装别人编译好的whl文件,即我的安装方法的第一种。
3. 测试
打开pycharm或终端输入:
# import os import tensorflow as tf # os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) a = tf.constant(10) b = tf.constant(32) print(sess.run(a+b)) sess.close() # 查看 tensorflow 的版本 print(tf.__version__)结果为: