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。)

多亏了所有这些回复和一些试验和错误，我成功地将它安装在Mac上。所以分享一下我的解，也许对别人有用。

请遵循文档-从源代码安装TensorFlow的说明 当提示 当bazel选项"——config=opt"被指定时，请指定在编译过程中使用的优化标志[默认值是-march=native]

然后复制粘贴这个字符串:

-mavx -mavx2 -mfma -msse4.2

(默认选项会导致错误，其他一些标志也是如此。我没有得到错误与上述标志。顺便说一句，我回答了n个其他问题)

安装后，我验证了在训练深度模型时，相对于基于默认轮子的另一个安装(在macOS上安装TensorFlow)，速度提高了~2倍到2.5倍

希望能有所帮助

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。)

这些是SIMD矢量处理指令集。

对于许多任务来说，使用矢量指令更快;机器学习就是这样一项任务。

引用tensorflow安装文档:

为了与尽可能多的机器兼容，TensorFlow默认只在x86机器上使用SSE4.1 SIMD指令。大多数现代pc和mac都支持更高级的指令，所以如果您正在构建一个只在您自己的机器上运行的二进制文件，您可以在bazel构建命令中使用——copt=-march=native来启用这些指令。

要隐藏这些警告，可以在实际代码之前执行此操作。

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf

当从源代码构建TensorFlow时，您将运行configure脚本。configure脚本问的其中一个问题如下:

Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native]

configure脚本将您指定的标志附加到构建TensorFlow pip包的bazel命令。一般来说，你可以用以下两种方式之一来回应这个提示:

如果你构建TensorFlow的CPU类型与你将要运行TensorFlow的CPU类型相同，那么你应该接受默认值(-march=native)。这个选项将针对您机器的CPU类型优化生成的代码。 如果你在一种CPU类型上构建TensorFlow，但将在另一种CPU类型上运行TensorFlow，那么可以考虑提供gcc中描述的更具体的优化标志 文档。

在按照前面的项目列表配置TensorFlow之后，您应该能够通过在运行的任何bazel命令中添加——config=opt标志来构建针对目标CPU的完全优化的TensorFlow。