使用各种TensorFlow模型运行模型优化器时遇到错误非法指令怎么解决？

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在使用 TensorFlow 模型优化器（Model Optimizer）时，遇到“非法指令”（Illegal Instruction）错误通常是由于 CPU 不支持某些指令集（如 AVX、AVX2、FMA 等）导致的。以下是解决该问题的几种方法：

1. 检查 CPU 是否支持 AVX 指令集

• TensorFlow 从 1.6 版本开始默认使用 AVX 指令集进行优化。如果你的 CPU 不支持 AVX 指令集，运行 TensorFlow 时可能会抛出“非法指令”错误。


• 你可以通过以下命令检查 CPU 是否支持 AVX 指令集：
  

   lscpu | grep avx

  
  

  如果没有输出，说明你的 CPU 不支持 AVX 指令集。

2. 安装不支持 AVX 的 TensorFlow 版本

• 如果你的 CPU 不支持 AVX 指令集，可以安装不支持 AVX 的 TensorFlow 版本。你可以通过以下命令安装：
  

   pip install tensorflow==1.5.0

  
  

  或者安装更早的版本。

3. 使用 Docker 镜像

• 你可以使用 Docker 镜像来运行 TensorFlow，Docker 镜像通常会包含支持 AVX 指令集的 CPU 环境。


• 例如，你可以使用以下命令拉取并运行 TensorFlow 的 Docker 镜像：
  

   docker run -it tensorflow/tensorflow:latest

4. 使用 OpenVINO 的模型优化器

• 如果你使用的是 OpenVINO 的模型优化器（Model Optimizer），可以尝试以下步骤：
  
  
  
  1. 确保你已经正确安装了 OpenVINO 工具包。
  
  
  2. 检查你的 CPU 是否支持 OpenVINO 的优化指令集。
  
  
  3. 如果 CPU 不支持某些指令集，可以尝试使用 --cpu_extension 参数指定支持的指令集。
  
  

5. 升级或降级 TensorFlow 版本

• 如果你使用的是较新的 TensorFlow 版本，尝试降级到一个更稳定的版本。


• 如果你使用的是较旧的版本，尝试升级到一个支持你 CPU 指令集的版本。

6. 使用虚拟环境

• 创建一个新的虚拟环境，并在其中安装 TensorFlow，以避免与其他库的冲突。
  

   python -m venv myenv
  
   source myenv/bin/activate
  
   pip install tensorflow

7. 检查系统环境

• 确保你的系统环境变量和库路径没有冲突。你可以尝试清理环境变量或重新安装依赖库。

8. 使用 CPU 扩展

• 如果你的 CPU 不支持某些指令集，可以尝试使用 --cpu_extension 参数指定支持的指令集。

9. 联系硬件供应商

• 如果你确认问题是由于硬件不支持某些指令集导致的，可以联系硬件供应商获取更多支持或考虑升级硬件。

10. 使用 GPU

• 如果你有支持 CUDA 的 GPU，可以尝试使用 GPU 版本的 TensorFlow，以避免 CPU 指令集的问题。
  

   pip install tensorflow-gpu

通过以上方法，你应该能够解决在使用 TensorFlow 模型优化器时遇到的“非法指令”错误。如果问题仍然存在，建议查看 TensorFlow 或 OpenVINO 的官方文档，或者在其社区论坛中寻求帮助。