我先回答你的第三个问题:

如果您想在conda-env中运行一个自行编译的版本，可以这样做。这些是我运行的获取tensorflow并将其安装到我的系统上的一般指令。注意:这个版本是AMD A10-7850版本(检查你的CPU支持什么指令…它可能不同)运行Ubuntu 16.04 LTS。我在conda-env中使用Python 3.5。链接到tensorflow源安装页面和上面提供的答案。

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow 
# Install Bazel
# https://bazel.build/versions/master/docs/install.html
sudo apt-get install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-wheel
# Create your virtual env with conda.
source activate YOUR_ENV
pip install six numpy wheel, packaging, appdir
# Follow the configure instructions at:
# https://www.tensorflow.org/install/install_sources
# Build your build like below. Note: Check what instructions your CPU 
# support. Also. If resources are limited consider adding the following 
# tag --local_resources 2048,.5,1.0 . This will limit how much ram many
# local resources are used but will increase time to compile.
bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2  -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
# Create the wheel like so:
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
# Inside your conda env:
pip install /tmp/tensorflow_pkg/NAME_OF_WHEEL.whl
# Then install the rest of your stack
pip install keras jupyter etc. etc.

关于第二个问题:

在我看来，一个带有优化的自编译版本是非常值得努力的。在我的设置中，以前需要560-600秒的计算现在只需要300秒!虽然确切的数字会有所不同，但我认为在您的特定设置上，您可以期望大约35-50%的速度提高。

最后你的第一个问题:

上面已经给出了很多答案。总结一下:AVX、SSE4.1、SSE4.2、MFA是X86 cpu上不同种类的扩展指令集。许多都包含处理矩阵或向量运算的优化指令。

我将强调我自己的误解，希望能为您节省一些时间:并不是说SSE4.2是取代SSE4.1的指令的新版本。SSE4 = SSE4.1(一组47条指令)+ SSE4.2(一组7条指令)

在tensorflow编译的上下文中，如果你的计算机支持AVX2和AVX，以及SSE4.1和SSE4.2，你应该把这些优化标志都放进去。不要像我一样，认为SSE4.2更新，应该超越SSE4.1。这显然是错误的!我不得不重新编译，因为这花了我40分钟。

我先回答你的第三个问题:

如果您想在conda-env中运行一个自行编译的版本，可以这样做。这些是我运行的获取tensorflow并将其安装到我的系统上的一般指令。注意:这个版本是AMD A10-7850版本(检查你的CPU支持什么指令…它可能不同)运行Ubuntu 16.04 LTS。我在conda-env中使用Python 3.5。链接到tensorflow源安装页面和上面提供的答案。

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow 
# Install Bazel
# https://bazel.build/versions/master/docs/install.html
sudo apt-get install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-wheel
# Create your virtual env with conda.
source activate YOUR_ENV
pip install six numpy wheel, packaging, appdir
# Follow the configure instructions at:
# https://www.tensorflow.org/install/install_sources
# Build your build like below. Note: Check what instructions your CPU 
# support. Also. If resources are limited consider adding the following 
# tag --local_resources 2048,.5,1.0 . This will limit how much ram many
# local resources are used but will increase time to compile.
bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2  -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
# Create the wheel like so:
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
# Inside your conda env:
pip install /tmp/tensorflow_pkg/NAME_OF_WHEEL.whl
# Then install the rest of your stack
pip install keras jupyter etc. etc.

关于第二个问题:

在我看来，一个带有优化的自编译版本是非常值得努力的。在我的设置中，以前需要560-600秒的计算现在只需要300秒!虽然确切的数字会有所不同，但我认为在您的特定设置上，您可以期望大约35-50%的速度提高。

最后你的第一个问题:

上面已经给出了很多答案。总结一下:AVX、SSE4.1、SSE4.2、MFA是X86 cpu上不同种类的扩展指令集。许多都包含处理矩阵或向量运算的优化指令。

我将强调我自己的误解，希望能为您节省一些时间:并不是说SSE4.2是取代SSE4.1的指令的新版本。SSE4 = SSE4.1(一组47条指令)+ SSE4.2(一组7条指令)

在tensorflow编译的上下文中，如果你的计算机支持AVX2和AVX，以及SSE4.1和SSE4.2，你应该把这些优化标志都放进去。不要像我一样，认为SSE4.2更新，应该超越SSE4.1。这显然是错误的!我不得不重新编译，因为这花了我40分钟。

我刚刚遇到了同样的问题，似乎Yaroslav Bulatov的建议不包括SSE4.2支持，添加——copt=-msse4.2就足够了。最后，我成功地用

bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-mfpmath=both --copt=-msse4.2 --config=cuda -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

没有得到任何警告或错误。

对于任何系统来说，最好的选择可能是:

bazel build -c opt --copt=-march=native --copt=-mfpmath=both --config=cuda -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

(更新:构建脚本可能会吃掉-march=native，可能是因为它包含一个=。)

-mfpmath=两者只适用于gcc，不适用于clang。-mfpmath=sse可能同样好，如果不是更好的话，它是x86-64的默认值。32位构建默认为-mfpmath=387，因此更改它将有助于32位。(但如果你想要高性能的数字运算，你应该构建64位二进制文件。)

我不确定TensorFlow默认的-O2或-O3是什么。gcc -O3支持完全优化，包括自动向量化，但有时会使代码变慢。

——copt for bazel build将一个选项直接传递给gcc编译C和c++文件(但不是链接，所以你需要一个不同的跨文件链接时间优化选项)

x86-64 gcc默认只使用SSE2或更老的SIMD指令，因此您可以在任何x86-64系统上运行二进制文件。(见https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/x86-Options.html)。这不是你想要的。您希望制作一个二进制文件，利用CPU可以运行的所有指令，因为您只在构建它的系统上运行这个二进制文件。

-march=native启用你的CPU支持的所有选项，因此它使-mavx512f -mavx2 -mavx -mfma -msse4.2冗余。(此外，-mavx2已经启用了-mavx和-msse4.2，所以Yaroslav的命令应该没问题)。此外，如果您使用的CPU不支持这些选项之一(如FMA)，则使用-mfma将生成带有非法指令错误的二进制文件。

TensorFlow的./configure默认启用-march=native，因此使用它应该避免需要手动指定编译器选项。

-march=native启用-mtune=native，因此它为你的CPU优化，比如AVX指令的哪个序列最适合未对齐的负载。

这些都适用于gcc、clang或ICC。(对于ICC，您可以使用-xHOST代替-march=native。)

我编译了一个小型的Mac Bash脚本(很容易移植到Linux)来检索所有CPU特性，并应用其中的一些来构建TF。我在TF大师和使用有点经常(一对夫妇在一个月)。

https://gist.github.com/venik/9ba962c8b301b0e21f99884cbd35082f

这是最简单的方法。只有一步。

它对速度有很大的影响。以我为例，每一步训练所花费的时间几乎减半。

请参考 tensorflow的自定义构建

我最近从源代码安装了它，下面是从源代码安装它所需的所有步骤，上面提到的说明是可用的。

其他答案已经描述了为什么会显示这些消息。我的回答给出了如何isinstall的一步一步，这可能会帮助那些像我一样在实际安装上挣扎的人。

安装巴泽尔

从它们的可用版本中下载它，例如0.5.2。 解压它，进入目录并配置它:bash ./compile.sh。 将可执行文件拷贝到/usr/local/bin: sudo cp ./output/bazel /usr/local/bin

安装Tensorflow

克隆tensorflow: git克隆https://github.com/tensorflow/tensorflow.git 进入克隆目录进行配置:./configure

它会提示你几个问题，以下是我对每个问题的建议回答，当然，你可以根据自己的喜好选择回答:

Using python library path: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages
Do you wish to build TensorFlow with MKL support? [y/N] y
MKL support will be enabled for TensorFlow
Do you wish to download MKL LIB from the web? [Y/n] Y
Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native]: 
Do you wish to use jemalloc as the malloc implementation? [Y/n] n
jemalloc disabled
Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [y/N] N
No Google Cloud Platform support will be enabled for TensorFlow
Do you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [y/N] N
No Hadoop File System support will be enabled for TensorFlow
Do you wish to build TensorFlow with the XLA just-in-time compiler (experimental)? [y/N] N
No XLA JIT support will be enabled for TensorFlow
Do you wish to build TensorFlow with VERBS support? [y/N] N
No VERBS support will be enabled for TensorFlow
Do you wish to build TensorFlow with OpenCL support? [y/N] N
No OpenCL support will be enabled for TensorFlow
Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N] N
No CUDA support will be enabled for TensorFlow

pip包。为了构建它，你必须描述你想要的指令(你知道，那些Tensorflow通知你的指令是缺失的)。

构建pip脚本:bazel Build -copt——copt=-mavx——copt=-mavx2——copt=-mfma——copt=-mfpmath=both——copt=-msse4.1——copt=-msse4.2 -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

编译pip包:bazzel -bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

安装你刚刚构建的Tensorflow pip包:sudo pip Install /tmp/tensorflow_pkg/ Tensorflow -1.2.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

现在你下次启动Tensorflow时，它不会再抱怨缺少指令了。