私は tensorflow を (GPU をサポートせずに) 使用していますが、予想に比べてパフォーマンスが大幅に低下しています。したがって、これらの警告に注意を払う時が来たと考えました。
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
これらの手順に従って構築すると、速度が 10 倍近く向上したと主張する人もいます。
ただし、これを行う際に見つけた手順は、古いバージョンの TF (v < 1.0) に関連しているようです。新しいバージョンの tf を使用してビルドするための正しい bazel コマンドを教えてくれる人がいるかどうか疑問に思っていましたか?
https://www.tensorflow.org/install/install_sourcesの指示に従って Mac OSX に python3 をインストールし、CUDA サポートに対して「いいえ」を選択します。
そして、bazel コマンドを使用します。
bazel build --linkopt='-lrt' -c opt --copt=-march=native --copt=-mavx --copt=-msse4.2 --copt=-msse4.1 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
ただし、これにより多くのページの警告/エラーが発生します...ほとんどの形式は次のとおりです。
target '//tensorflow/contrib/learn:learn' depends on deprecated target '//tensorflow/contrib/session_bundle:exporter': Use SavedModel Builder instead.
と
external/protobuf/python/google/protobuf/pyext/message_factory.cc:78:28: warning: ISO C++11 does not allow conversion from string literal to 'char *' [-Wwritable-strings]
編集
ソースからのビルド速度がわずかに向上しただけであることに注意してください。