如何重新构建TensorFlow以使用oneDNN

TensorFlow可以使用Intel的oneDNN库来提高性能，以便在CPU或GPU上高效运行神经网络。要重新构建TensorFlow以使用oneDNN，需要按照以下步骤操作：

1. 安装oneDNN库并设置环境变量。

2. 下载TensorFlow的源代码并使用Bazel进行构建。

3. 在Bazel的配置文件中添加oneDNN库的路径和其他必要的配置。

4. 编译并安装新的TensorFlow版本。

通过这些步骤，TensorFlow将能够使用oneDNN库来加速模型训练和推理。

相关问题

怎么解决这个错误2023-07-13 19:20:25.085462: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags

要解决这个错误，你需要重新编译 TensorFlow，并使用适当的编译器标志来启用 AVX 和 AVX2 指令。以下是一些步骤可以尝试：

1. 确认你已经安装了适当版本的 TensorFlow 源代码。你可以从 TensorFlow 的官方 GitHub 存储库中获取源代码。

2. 在重新编译之前，确保已经安装了所需的编译工具和依赖项。具体要求可以参考 TensorFlow 的官方文档。

3. 打开一个终端窗口，并进入 TensorFlow 源代码的根目录。

4. 运行以下命令来配置编译选项：

   ./configure

在配置过程中，你可能会被问及一些关于编译选项的问题。确保选择适当的选项以启用 AVX 和 AVX2 指令。

5. 配置完成后，运行以下命令来重新构建 TensorFlow：

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

这将会重新编译 TensorFlow 并生成一个新的 pip 包。

6. 完成构建之后，运行以下命令来生成 pip 安装包：

   bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

这将会在 /tmp/tensorflow_pkg 目录中生成一个新的 TensorFlow 安装包。

7. 最后，使用生成的新安装包来重新安装 TensorFlow：

   pip install /tmp/tensorflow_pkg/*.whl

这将会使用新的安装包覆盖现有的 TensorFlow 安装。

请注意，重新编译 TensorFlow 可能需要一些时间和资源，并且可能需要一些系统配置和依赖项的安装。如果你不确定如何处理这些步骤，建议参考 TensorFlow 的官方文档或寻求相关支持。

I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.这是什么问题

这并不是一个问题，而是 TensorFlow 在启动时输出的一条信息。这个信息表明 TensorFlow 使用了 oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 来优化性能关键的操作，并且使用了 AVX 和 AVX2 指令集。如果你想在其他操作中也使用这些指令集，需要使用适当的编译器标志重新构建 TensorFlow。