@JiaYingYing 不是训练，我说的是预测哦，预测速度。不知道您是否也这样？
TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译 sess.run()出现如下Warning W tensorflow/core/platform/cpu...
发简信
IP属地：山西
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可是我使用了AVX SSE FMA的版本与之前不使用AVX SSE FMA的版本速度几乎一样慢
TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译
TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译 sess.run()出现如下Warning W tensorflow/core/platform/cpu...
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博主，我编译的C++版本成功并测试了很多例子。就是每次有警告，(One-time warning): Not using XLA:CPU for cluster because envvar TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_cpu_global_jit was not set. If you want XLA:CPU, either set that envvar, or use experimental_jit_scope to enable XLA:CPU. To confirm that XLA is active, pass --vmodule=xla_compilation_cache=1 (as a proper command-line flag, not via TF_XLA_FLAGS) or set the envvar XLA_FLAGS=--xla_hlo_profile.如这种，你遇到过吗？怎么在C++下激活XLA提高性能。我试了升级到tensorflow2.0不行，试了TF_EnableXLACompilation(options,true);说缺少库？
TensorFlow C++ CPU 模型预测优化加速
如下图所示，TensorFlow在移动端的上线流程常包括下面几个步骤： 固化模型->将variable转constant 剪枝->去除、合并、跳过某些节点， 量化->数据类型...
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博主，我编译的C++版本成功并测试了很多例子。就是每次有警告，(One-time warning): Not using XLA:CPU for cluster because envvar TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_cpu_global_jit was not set. If you want XLA:CPU, either set that envvar, or use experimental_jit_scope to enable XLA:CPU. To confirm that XLA is active, pass --vmodule=xla_compilation_cache=1 (as a proper command-line flag, not via TF_XLA_FLAGS) or set the envvar XLA_FLAGS=--xla_hlo_profile.如这种，你遇到过吗？怎么在C++下激活XLA提高性能。我试了升级到tensorflow2.0不行，试了TF_EnableXLACompilation(options,true);说缺少库？
Tensorflow C++ api 开发 例一
在获得libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so库后，开始进行C++api开发 编写源文件源文件：test.cc 该例子的任...
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博主，我编译的是C++版本成功并测试了很多例子。就是每次有一些警告，(One-time warning): Not using XLA:CPU for cluster because envvar TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_cpu_global_jit was not set. If you want XLA:CPU, either set that envvar, or use experimental_jit_scope to enable XLA:CPU. To confirm that XLA is active, pass --vmodule=xla_compilation_cache=1 (as a proper command-line flag, not via TF_XLA_FLAGS) or set the envvar XLA_FLAGS=--xla_hlo_profile.如这种，你遇到过吗？怎么在C++下激活XLA提高性能。我试了升级到tensorflow2.0不行，试了TF_EnableXLACompilation(options,true);说缺库？
Tensorflow编译血泪史
为了安装tensorflow，导致我Linux系统重装，Windows系统差点也没了，哎。。。 本人笔记本电脑有一个256 SSD和1TB机械硬盘，固态装C盘，机械硬盘装D、...
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博主，我编译的是C++版本成功并测试了很多例子。就是每次有一些警告，(One-time warning): Not using XLA:CPU for cluster because envvar TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_cpu_global_jit was not set. If you want XLA:CPU, either set that envvar, or use experimental_jit_scope to enable XLA:CPU. To confirm that XLA is active, pass --vmodule=xla_compilation_cache=1 (as a proper command-line flag, not via TF_XLA_FLAGS) or set the envvar XLA_FLAGS=--xla_hlo_profile.如这种，你遇到过吗？怎么在C++下激活XLA提高性能。我试了升级到tensorflow2.0不行，试了TF_EnableXLACompilation(options,true);说缺少库？
友善之臂T4 ubuntu18.04编译安装arm nn和tensorflow C++
参考链接：https://developer.arm.com/solutions/machine-learning-on-arm/developer-material/how...
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博主，我编译的是C++版本成功并测试了很多例子。就是每次有一些警告，(One-time warning): Not using XLA:CPU for cluster because envvar TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_cpu_global_jit was not set. If you want XLA:CPU, either set that envvar, or use experimental_jit_scope to enable XLA:CPU. To confirm that XLA is active, pass --vmodule=xla_compilation_cache=1 (as a proper command-line flag, not via TF_XLA_FLAGS) or set the envvar XLA_FLAGS=--xla_hlo_profile.如这种，你遇到过吗？怎么在C++下激活XLA提高性能。我试了升级到tensorflow2.0不行，试了TF_EnableXLACompilation(options,true);说缺少库？
tensorflow c++ 环境配置
更新（2019.6.29）: 目前tensorflow已经更新到2.0，本文方法已失效 方案三支持tensorflow1.13版本（脚本安装） 最近机器学习非常火，各种...
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博主，我编译的是C++版本成功并测试了很多例子。就是每次有一些警告，(One-time warning): Not using XLA:CPU for cluster because envvar TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_cpu_global_jit was not set. If you want XLA:CPU, either set that envvar, or use experimental_jit_scope to enable XLA:CPU. To confirm that XLA is active, pass --vmodule=xla_compilation_cache=1 (as a proper command-line flag, not via TF_XLA_FLAGS) or set the envvar XLA_FLAGS=--xla_hlo_profile.如这种，你遇到过吗？怎么在C++下激活XLA
TensorFlow C++ 部署
生成tensorflow的c++动态链接库 这一步主要参考Building Tensorflow C++ shared library on Windows，简述了如何用CM...
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前两天已解决。 也测试了几个例子，成功运行。今天测试另一个例子时遇到问题 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/30273 。如果博主运行过类似的例子，可以帮忙看下吗？不胜感激
tensorflow c++ 环境配置
更新（2019.6.29）: 目前tensorflow已经更新到2.0，本文方法已失效 方案三支持tensorflow1.13版本（脚本安装） 最近机器学习非常火，各种...
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博主，我在./build_all_linux.sh时没有生成libtensorflow_core.a，所以后续使用时报错。我记录在 https://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/92843830 。实在不知道怎么办了，甚至谷歌上的办法也试过了
tensorflow c++ 环境配置
更新（2019.6.29）: 目前tensorflow已经更新到2.0，本文方法已失效 方案三支持tensorflow1.13版本（脚本安装） 最近机器学习非常火，各种...
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记录在 https://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/92843830 尝试过很多办法还是没解决
tensorflow: c/c++库，编译和使用
tensorflow的主要编程语言是python，不过很多场景下会用到c/c++。 首先需要下载tensorflow源码； 其次，编译tensorflow需要用到Bazel，...
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博主，您好，我编译出了libtensorflow_cc.so，同时跑通了一个hello world程序。运行./build_all_linux.sh，没有生成libtensorflow_core。实在找不到原因了。
tensorflow: c/c++库，编译和使用
tensorflow的主要编程语言是python，不过很多场景下会用到c/c++。 首先需要下载tensorflow源码； 其次，编译tensorflow需要用到Bazel，...