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  1. 1. 安装步骤
  2. 2. 总结

由于我的笔记本是农卡，没法安装CUDA加速，而且我的显卡只有2G显存，安装OpenCL费力不讨好，而且由于我有一个Google云的300美元的体验，所以可以在Google云上使用TPU来进行加速，所以我就干脆不安装显卡加速，但是Tensorflow提供了指令集优化，由于默认使用pip安装没有提供这个功能，所以只能手动编译安装

假如你是用pip安装的Tensorflow你可以会得到下面警告

the tensorflow library wasn't compiled to use sse4.1 instructions

安装步骤

  1. 首先你得先看看你CPU支持什么指令集

    cat /proc/cpuinfo|grep flags

执行这个指令就能看到你所支持的指令集

  1. 然后安装bazel

    sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt-get update && sudo apt-get install oracle-java8-installer
echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list  
curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -  
sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel  
sudo apt-get upgrade bazel

  1. 安装完之后下载tensorflow源码

    mkdir github && cd github
    git clone –recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow
    cd tensorflow
    ./configure

接下来一路选择N就行

  1. 生成whl文件

    bazel build -c opt --copt=-msse3 --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

在源码处开始编译，注意copt命令主要是添加指令集支持，这里你要看看上面的指令集（去掉m就是你的指令集，如-msse3指令集为sse3）你的CPU是否支持（一般都支持我的I5 4200U都支持），如果不支持删掉那个就行

这里你安装的时间比较长，要看你的CPU了

  1. 验证

退出安装目录运行python

执行下面两句

import tensorflow as tf;sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

总结

如果没有报上面的不支持指令集的warning，那么你的CPU指令集优化版就安装好了，当然这个加速效果因CPU而异，对于Xeon SP系列（100核心以上）已经能加速到50倍，同GPU差距也就2倍了（原来可是100倍），但是对于我的笔记本来说，加速效果可能就在30%左右（核心少），所以当前加速性价比最高的还是GPU加速，骚年还是买个好一点的GPU吧，没事还可以吃吃鸡。

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  2. 2. 总结