从源代码构建TensorFlow
问题来源
运行TensorFlow时提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
说明：你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用
原因：（来源于：https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/84846167 ）
高级矢量扩展（AVX）是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展，英特尔首先通过Sandy Bridge处理器在2011年第一季度推出，随后由AMD推出Bulldozer处理器在2011年第三季度.AVX提供了新功能，新指令和新编码方案。
特别是，AVX引入了融合乘法累加（FMA）操作，加速了线性代数计算，即点积，矩阵乘法，卷积等。几乎所有机器学习训练都涉及大量这些操作，因此将会支持AVX和FMA的CPU（最高达300％）更快。该警告指出您的CPU确实支持AVX（hooray！）。
解决
可能是安装时使用了pip或conda等“一键式”安装。
所以想要充分利用CPU的情况下，应当从源代码构建TensorFlow：
在Windows环境下从源代码构建：https://www.tensorflow.org/install/source_windows
在Linux/macOS环境下从源代码构建：https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
另附TensorFlow和Python版本以及cuDNN和CUDA版本等对应表
版本对应（Windows）
CPU
| 版本 | Python 版本 | 编译器 | 构建工具 |
|---|---|---|---|
| tensorflow-2.5.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | Bazel 3.7.2 |
| tensorflow-2.4.0 | 3.6-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 |
| tensorflow-2.3.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 |
| tensorflow-2.2.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 2.0.0 |
| tensorflow-2.1.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2019 | Bazel 0.27.1-0.29.1 |
| tensorflow-2.0.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.26.1 |
| tensorflow-1.15.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.26.1 |
| tensorflow-1.14.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.24.1-0.25.2 |
| tensorflow-1.13.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.19.0-0.21.0 |
| tensorflow-1.12.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.15.0 |
| tensorflow-1.11.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.15.0 |
| tensorflow-1.10.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.9.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.8.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.7.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.6.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.5.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.3.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.2.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.1.0 | 3.5 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
| tensorflow-1.0.0 | 3.5 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 |
GPU
| 版本 | Python 版本 | 编译器 | 构建工具 | cuDNN | CUDA |
|---|---|---|---|---|---|
| tensorflow_gpu-2.5.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | Bazel 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
| tensorflow_gpu-2.4.0 | 3.6-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 | 8.0 | 11.0 |
| tensorflow_gpu-2.3.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 3.1.0 | 7.6 | 10.1 |
| tensorflow_gpu-2.2.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | Bazel 2.0.0 | 7.6 | 10.1 |
| tensorflow_gpu-2.1.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2019 | Bazel 0.27.1-0.29.1 | 7.6 | 10.1 |
| tensorflow_gpu-2.0.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.26.1 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.15.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.26.1 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.14.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | Bazel 0.24.1-0.25.2 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.13.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.19.0-0.21.0 | 7.4 | 10 |
| tensorflow_gpu-1.12.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.15.0 | 7.2 | 9.0 |
| tensorflow_gpu-1.11.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Bazel 0.15.0 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.10.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.9.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.8.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.7.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.6.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.5.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
| tensorflow_gpu-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.3.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.2.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.1.0 | 3.5 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
| tensorflow_gpu-1.0.0 | 3.5 | MSVC 2015 update 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
