编译TensorFlow时禁用SSE4.1
是指在编译TensorFlow源代码时，禁用使用SSE4.1指令集进行优化。SSE（Streaming SIMD Extensions）是英特尔处理器的一种指令集扩展，用于加速多媒体和向量计算等任务。
禁用SSE4.1可能是由于以下原因之一：
- 兼容性：某些处理器不支持SSE4.1指令集，禁用SSE4.1可以确保TensorFlow在这些处理器上能够正常运行。
- 编译错误：在某些情况下，编译TensorFlow时启用SSE4.1可能会导致编译错误或其他问题，禁用SSE4.1可以解决这些问题。
禁用SSE4.1可能会对TensorFlow的性能产生一定影响，因为SSE4.1指令集提供了一些优化，可以加速某些计算任务。但在不支持SSE4.1的处理器上，禁用SSE4.1是必要的。
在编译TensorFlow时禁用SSE4.1，可以通过在编译选项中添加相应的参数来实现。具体的编译选项和参数取决于使用的编译工具和平台。可以参考TensorFlow的官方文档或社区论坛中的相关讨论来获取更详细的指导。
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我已经安装了tensorflow
但是当我尝试启动它时，我给出了这个错误：
2018-11-10 19:07:16.129068: F tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:37] The TensorFlow library was compiled to use SSE4.1 instructions, but these aren't available on your machine.
为什么？
浏览 1提问于2018-11-11得票数 0
4回答
MacBook航空: OSX El Capitan
当我在终端(python 3 tfpractice.py)中运行TensorFlow代码时，我得到比正常更长的等待时间来返回输出，然后是以下错误消息：
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
浏览 2提问于2017-02-26得票数 6
我正试图在LinuxUbuntu18.10上安装TensorFlow，方法是遵循以下说明：
我正在使用python 2.7
我首先尝试使用pip软件包安装它，然后：
pip install --user --upgrade tensorflow # install in $HOME
我收到一条消息说，tensorflow 1.12.0已经成功安装，但是，当我执行下一行时：
python -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000
浏览 0提问于2018-11-29得票数 2
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1回答
我正在努力学习tensorflow，刚开始学习基础知识。要安装tensorflow，我使用了以下命令：pip install tensorflow
现在，当我运行基本的tensorflow程序时，它显示了以下警告：
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
我该担心吗？当我选择复杂的程序时，它还会给我一个正确的结果吗？
浏览 0提问于2018-03-19得票数 1
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因此，docker的工作之一就是很容易地部署一个环境来测试软件，对吗？有人能告诉我如何在码头文件上编译一个Tensorflow二进制文件: SSE4.1，SSE4.2？有人能指给我一个码头文件吗？如果可能的话？
总之，有两个问题：
是否可能有一个用于编译Tensorflow二进制文件的坞文件: SSE4.1、SSE4.2 (和GPU，我只找到了一个或另一个)
你能告诉我在哪里可以找到一个码头文件，或一个好的教程吗？
“这个问题的目的是避免以下情况:主机设置工作，但对接设置不工作，因为Tensorflow不是以特定方式编译的。”就像下面的图片。
浏览 2提问于2018-01-29得票数 8
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我只有英特尔(R)至强(R)CPUE5-2640 v4 @2.40 cpu型号的CPU机。我需要加快运行tensorflow代码所用的时间。在运行代码时，它会打印警告消息，例如：
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.
tens
浏览 0提问于2020-07-23得票数 0
我刚刚使用pip安装了Tensorflow 1.0.0。在运行时，我会收到如下所示的警告。
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.
对于SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，FMA，我得到了5个类似的警告。
尽管有这些警告，该计划似乎运
浏览 8提问于2017-02-16得票数 14
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正如研究对象所说..。我如何告诉GCC允许我使用SSE4.1的本质，但不优化使用SSE4.1 (例如，通过将SSE4.1字符串比较)在所有其他代码在同一个翻译单元中？
浏览 4提问于2013-11-26得票数 3
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我有一个TensorFlow模型来测试一个宽n深的神经网络，但是由于TensorFlow库中的一个bug，我无法让它在我的windows机器上运行。现在我不得不求助于Google平台。我已经设置了python文件输入的所有内容，但是当我通过控制台运行代码时，我会得到以下消息：
$ 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 ar
浏览 2提问于2017-03-10得票数 5
我试着用pip安装：
pip3 install --user --no-cache https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
然后尝试进口并得到：
Using TensorFlow backend.
/usr/lib64/python3.6/importlib/_bootstrap.py:205: RuntimeWarning:
compiletime version 3.5 of module
'tensorflow
浏览 11提问于2017-11-10得票数 22
我试着从源头安装Tensorflow，根据官方网站上的指南，但体验非常不愉快。
我所看到的无法从源代码安装的直接结果是：
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_
浏览 2提问于2017-04-11得票数 2
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我已经安装了tensorflow-gpu，而且工作正常。
我现在想安装tensorflow-gpu从源代码，利用AVX和SSE4.2-1.0指令集，鉴于我的系统配置如下；
CPU :双Intel Xeon E5 2670，Sandy EP/EX，C2修订版，指令MMX，SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，Intel 64，NX，VMX，AES，AVX
GPU : EVGA SC NVIDIA GeForce GTX 1060 3GB
主板: Tyan S7066WGM3NR，版本R1.0
RAM : 32 GB八路DDR3 666 MHz
操
浏览 2提问于2017-05-11得票数 1
我有一台带有操作系统7.2的GPU CentOS机器
我使用pip安装了tensorflow 1.0版本(我没有编译)
当我使用更新的keras运行问题时，我得到
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库不是为了使用SSE3指令而编译的，但是这些指令在您的机器上是可用的，可以加快CPU的计算速度。
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库不是为了使用SSE4.1指令而编译的，但是这些指令在您的机器上是可用的，可以加快CPU
浏览 3提问于2017-02-21得票数 0
我按照TF网站上的说明从源代码安装了TensorFlow。我没有更改任何配置，全部都是默认值。
当我运行我的程序(在使用预编译的TensorFlow 0.12轮子时它工作得很好)时，它给出了以下错误
F tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:86] The TensorFlow library was compiled to use SSE4.1 instructions, but these aren't available on your machine.
默认情况下，TensorFlow会启用SSE4支持，我猜有办法禁用它吗？
浏览 2提问于2017-01-05得票数 1
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2回答
我试图从源代码安装Tensorflow，因为对CPU指令(SSE，AVX.)发出了警告当我用pip和virtualenv安装时没有安装：
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_
浏览 2提问于2017-04-02得票数 0
尝试通过教程开始学习tensorflow。从第一个开始(当然)，由于某种原因，当我尝试学习模型时，它显示的损失数在10到12之间，精度为0.2和0.3，但是在教程中，数字是非常不同的。在安装tensorflow之前，当我试图让gpu使用它时，我遇到了一些问题，但是我只得到了错误，所以我只在cpu支持下重新安装它(包archlinux)。但我也得到了2019-02-22 19:18:02.042566: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this Ten
浏览 1提问于2019-02-22得票数 0
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Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
[截图]
[附加信息]
浏览 640提问于2019-11-04
我是新手，只是尝试一下而已。
使用kur -v train speech.yml，它运行良好，但有一些恼人的消息: 1. tensorflow没有编译SSE指令；2.找不到系统库'libmagic‘。
我该担心这些吗？我该做点什么吗？
“非常感谢！”AdamSypniewski问库尔的最佳地点是哪里？
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库不是为了使用SSE4.1指令而编译的，但是这些指令在您的机器上是可用的，可以加快CPU的计算速度。
W tensorflow/core/platform/cpu
浏览 3提问于2017-02-26得票数 0
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我在我的Ubuntu14.04上安装了tensorflow，我用Anaconda.I安装了它，我按照官方的安装guide.After安装了它，当我运行step.It运行这个代码步骤时出错了。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
当我跑的时候
sess = tf.Session()
上面写着：
2017-09-03 17:04:11.220320: W tensorflow/core/platform
浏览 4提问于2017-09-03得票数 1
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在python3.6中，我有很多很大的深入学习任务，我希望从源代码中构建tensorflow (仅限于CPU)，因为我的MacBook Pro与Touchbar 13“指出，如果使用SSE4.1、SSE4.2、AVX、AVX2和FMA支持构建tensorflow，那么tensorflow会运行得更快。关于这个主题，StackOverflow和GitHub有很多问题，我都读过了。没有一个能解释为什么它不适合我。
我严格遵守提供的指示
我的配置如下所示
./configure
Please specify the location of python. [Default is /anaconda/
浏览 5提问于2017-04-27得票数 2
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我正在尝试在Ubuntu上安装tensorflow，我得到了这样的信息：
(base) k@k-1005:~/Documents/ClassificationTexte/src$ python tester.py
Using TensorFlow backend.
RUN: 1
1.1. Training the classifier...
LABELS: {'negative', 'neutral', 'positive'}
2019-12-10 11:58:13.428875: I tensorflow/core/platform/
浏览 0提问于2019-12-10得票数 8
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我的硬件是Intel Pentium，8gb内存,250 GB没有GPU的硬盘，.I可以用400张图像来训练数据，但是当我将图像数量增加到1000时，就会产生错误。
<pre>2019-10-31 21:55:05.844961: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2
terminate called after thro
浏览 4提问于2019-10-31得票数 1
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我正在使用tensorflow (没有GPU支持)，与预期相比，我的性能受到了相当大的影响。所以，我想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_featur
浏览 4提问于2017-04-11得票数 0
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1回答
我已经使用以下命令在基于CPU的系统中安装了tensorflow：
pip install tensorflow ==<version>
安装完成，没有任何错误，作为一些初始验证的一部分，我能够看到安装的tensorflow版本：
>>> import tensorflow
>>> tensorflow.__version__
'1.5.0'
使用的操作系统: Ubuntu 16.04
现在，当我尝试运行一个包含处理tensorflow模型的代码的python文件时，我得到了以下错误，并且该文件没有执行：
I tensorflow
浏览 0提问于2019-02-06得票数 0
我很难在Tensorflow的C++ API中找到一种初始化变量的工作方法。我试图为MNIST数据集制作一个基本的完全连接的单层神经网络。
目前，我发现正确的方法是这样做：
TF_CHECK_OK(session->Run({}, {}, {"init_all_vars_op"}, nullptr));
但是，使用此方法将返回以下错误：
tensorflow/cc/example/example.cc:178:71: error: no matching function for call to 'tensorflow::ClientSession::Run(&l
浏览 0提问于2017-06-27得票数 0
我第一次使用一些示例代码运行TensorFlow。在运行我的代码时，我得到了以下警告。有谁知道为什么会发生这种情况，以及如何修复它？
2017-03-31 02:12:59.346109: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE instructions, but these are availabl
浏览 20提问于2017-03-31得票数 36
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2回答
编辑：tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl现在收到了不同的警告。这些看起来要小得多？
2017-11-02 13:31:01.945114: 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.
201
浏览 0提问于2017-11-02得票数 0
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3回答
我使用提供的默认说明在ubuntu16.04上成功安装了cpu only tensorflow。说明中推荐使用virtualenv和pip，所以我没有从源代码构建。使用这些说明安装时，我没有遇到任何问题。
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
浏览 3提问于2017-02-20得票数 11
from tensorflow.python.client
import device_lib
def get_available_gpus():
local_device_protos = device_lib.list_local_devices()
return [x.name for x in local_device_protos if x.device_type == 'GPU']
xx= get_available_gpus()
print('The GPU device is: ', xx)
print('Tensorflow: '
浏览 1提问于2017-12-05得票数 2
我正在尝试使用指令进行安装
我有一个兼容的nVIDIA GEFORCE 920 m GPU和CRUD工具包以及驱动程序都安装在系统上。当我在python程序上执行在GPU上测试tensorflow安装的步骤时：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
我得到的输出是：
>>> sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
2017-05-28 0
浏览 1提问于2017-05-28得票数 1
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坦率地说，我知道所有需要bazel的答案，他们对我没有用。我正在使用virtualenv，正如tensorflow网站所建议的那样。
(tensorflow27)name@computersname:~$ bazel build --linkopt='-lrt' -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --copt=-msse4.1 --copt=-msse3-k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
威尔输出
ERROR: The 'build' command is
浏览 3提问于2017-09-02得票数 0
1回答
我正在尝试用不同的指令集重新编译一些软件，特别是SSE、SSE2、SSE3、SSSE3、SSE4.1、SSE4.2和AVX，我想看看在没有这些指令集的情况下代码是如何执行的，以确保我得到了它们的全部效果。
例如，我希望只使用-O2编译它，并使用gnu编译器查看它在将其限制为仅SSE时的性能，以查看默认情况下调用的标志。我还有一个正在使用的intel编译器，我想隔离每个标志(或标志的组合)对我的代码所做的事情，那么我如何确切地指定正在调用哪些标志呢？
如果有关系，我正在使用C、C++和Fortran在Linux上工作。
浏览 4提问于2015-06-08得票数 7
3回答
我想重新培训关于tiff图像的起始模块。我遵循了中的步骤。但是，启动模块似乎不支持tiff图像，因为我收到了以下错误
2017-06-22 16:52:56.712653: 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.
L
浏览 2提问于2017-06-22得票数 1
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事先谢谢你的考虑，
我刚刚使用以下安装了tensorflow (已安装了Ubuntu16.04和CUDA8.0的新机器)
最初，我使用了--copt=-march=native。我收到消息了
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库不是为了使用SSE3指令而编译的，但是这些指令在您的机器上是可用的，可以加快CPU的计算速度。
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库不是为了使用SSE4.1指令而编译的，但是这些指令在您的机
浏览 4提问于2017-04-09得票数 6
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下面的代码去年曾经起作用，但是在keras/tensorflow/numpy中的更新破坏了它。它现在输出下面的异常。有人知道怎么让它再起作用吗？
我在用：
Tensorflow 2.4.1Keras 2.4.3Numpy 1.20.1Python 3.9.1
import numpy as np
from keras.layers import LSTM, Embedding, Input, Bidirectional
dim = 30
max_seq_length = 40
vecs = np.random.rand(45,dim)
input_layer = Input(shape=(
浏览 2提问于2021-02-10得票数 10
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1回答
我现在正在尝试在我的实验中使用GMM。但我有以下问题。我对这个错误感到很困惑。
import tensorflow as tf
class GMMDataLoader:
def __init__(self, points, batch_size):
self.points = points
self.batch_size = batch_size
num_points = points.shape[0]
self.num_points = num_points
dim = points.shape[1]
浏览 4提问于2018-01-22得票数 2
1回答
我想知道是否有可能优化Tensorflow的图像识别(InceptionV.3)。事实上，我想将后者介绍给只配备CPU的退伍军人保险计划。现在，我设法在30-40秒后得到一个结果，我想知道是否没有一个解决方案来减少这个时间:/(没有GPU)
在执行此代码时，我会收到以下警告：
2017-07-15 02: 40: 19.230276: W tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc: 45] The TensorFlow library was not compiled to use SSE4.1 instructions, but
浏览 2提问于2017-07-15得票数 1
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我不确定我在笔记本电脑上安装tensorflow的方式是否正确，并仍在尝试解决一些问题。
最初，我在我的Mac book pro上安装了Tensorflow，但没有成功(稍后会介绍)，然后我使用ubuntu 16.04镜像安装在了一个流浪盒上。
(tensorflow) ubuntu@ubuntu-xenial:~$ python
Python 2.7.12 (default, Nov 19 2016, 06:48:10)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits
浏览 0提问于2017-11-23得票数 1
我正在用git在Windows Server2012 R2上构建Tensorflow。当我构建目标tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph时，它构建正确，但是quantize_weights转换不可用。这是运行transform_graph的输出
$ bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph --in_graph=/c/Users/name/git-repos/project/input/file.pb --out_graph=/c/Users/name/gi
浏览 23提问于2017-07-07得票数 0
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嗨，当我尝试使用估计器+实验课进行分布式训练时，我有一个使用的情况。
下面是一个例子：
这是一个简单的案例
来自TF官方教程的DNNClassifier
实验框架
同一主机上具有不同端口的1名工作人员和1 ps。
所发生的是
( 1)当我开始做ps工作时，它看起来很好：
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 m
浏览 0提问于2017-03-27得票数 1
1回答
我安装了Tensorflow，到目前为止运行良好。但是，当我执行代码时，它将显示以下内容
2017-05-07 12:35:10.449884: 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.
2017-05-07 12:35:10.449909:
浏览 0提问于2017-05-07得票数 1
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我正在使用pycharm编写代码，并成功下载了tensorflow。但它给我的警告是：
The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but
these are available on your machine and could speed up CPU
computations.
The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but
these are available on your machi
浏览 5提问于2017-08-30得票数 0
我想使用经过预先训练的在自己的数据集中进行预测。
我在这个之后安装了这个环境(Keras，tensorflow)
from numpy import loadtxt
from keras.models import load_model
import h5py
model = load_model('malconv.h5')
model.summary()
prediction =
model.predict('data/train/0014D73E9987A3FC3DA1055D912286B95929DC6D')
Print(prediction)
浏览 3提问于2019-10-30得票数 1
1回答
嘿！
我需要在c中优化一些矩阵乘法代码，我正在使用SSE向量指令来实现。我还发现已经存在SSE4.1，它已经具有点积dpps的指令。
问题是，在这个软件应该可以工作的机器上，安装了一个旧版本的gcc (4.1.2)，它不支持SSE4.1，但它有一个支持SSE4.1的处理器(不要问我为什么gcc的版本比处理器旧...)。所以我不能使用_mm_dp_ps函数。
我在c中添加了一些汇编代码，问题是我以前从来没有使用过汇编代码，所以它真的很混乱。另外，用汇编语言编写处理向量指令的所有代码是不是更有效？
因此，我在这里询问是否有任何其他方法如何使用dpps指令，以及它是否值得使用？
浏览 3提问于2010-10-16得票数 1
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我想写一些C代码，以便gcc使用-msse4.1标志可以对其进行优化。基本上，我想检查编译器是否利用了SSE4.1指令。有很多SSE4.1指令()，但我不能在生成的汇编代码中编写使用这些指令的C代码片段。
提前谢谢。
浏览 2提问于2011-09-02得票数 3
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1回答
我试着四处看看，但还没有找到解决办法。
我尝试过的事情包括检查所有的路径和环境变量。
当我尝试使用Python3.6在深度学习AMI (m4.xlarge)上运行带有TensorFlow后端的Keras时
一旦导入Tensorflow，这就是输出：
/home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning:模块'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util‘的编译时版本3.5不匹配运行时版本3.6返
浏览 3提问于2017-12-06得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个Windows 11计算机与第11代英特尔核心i7-1185G7，它支持SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2和AVX512。这台电脑没有GPU。
我用Python3.10创建了一个conda环境，并运行了pip install intel-tensorflow。根据，命令pip install intel-tensorflow-avx512只应该在Linux平台上使用。它提到在PIP车轮上自动使用和启用AVX512：
所有英特尔TensorFlow二进制文件都是使用oneAPI深层神经网络库(oneDNN)进行优化的，该库将在性能关键操作中自动使用AVX2或AVX512F F
浏览 21提问于2022-07-19得票数 1
运行Keras模型..。不好的是，不使用CPU扩展会更快(应该是相反的)。请看下面的输出。
是否有可以设置inter_op_parallelism选项的配置文件？
Using TensorFlow backend.
2018-10-18 17:21:32.620461: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 F
浏览 0提问于2018-10-18得票数 1
我试图利用AWS EC2 p2.xlarge实例来使用given：https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer.git中给出的样式传输代码来转换图像，但是当输入文件变大时，我仍然会遇到以下错误：
2018-09-12 02:55:25.797741: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports
instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use:
SSE4.1 SS
浏览 0提问于2018-09-16得票数 2
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1回答
我正在运行一个包含keras模型的Python，这个脚本应该与一个烧瓶应用程序和gunicorn一起运行。烧瓶服务器本身运行良好，但当我试图将gunicorn与其集成时，工作程序在引导后挂起。以下是我看到的最后两条声明：
[2018-01-26 12:17:35 +0000] [32225] [INFO] Booting worker with pid: 32225
2018-01-26 12:17:36.651087: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions tha
浏览 1提问于2018-01-26得票数 0
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