this tensorflow binary is optimized with oneapi deep neural network library (onednn) to use the following cpu instructions in performance-critical operations: avx avx2 to enable them in other operations, rebuild tensorflow with the appropriate compiler f

### 回答1：
这个 TensorFlow 二进制文件是使用 oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 优化的，在性能关键操作中使用了以下 CPU 指令: AVX、AVX2。要在其他操作中启用它们，请使用适当的编译器重新构建 TensorFlow。

### 回答2：
TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，它可以用于构建各种类型的神经网络模型。但是，当它在CPU上运行时，它可能出现性能瓶颈。为了优化TensorFlow在CPU上的性能，可以使用OneAPI Deep Neural Network Library（OneDNN）进行优化。这个库最初被Intel开发出来，目的是为了优化深度学习框架在Intel CPU上的性能。

OneDNN可以使用各种CPU指令来加速TensorFlow的性能。例如，它可以使用AVX和AVX2指令，在性能关键的操作中进行优化。这些指令可以在现代CPU中找到，并且它们可以显著提高TensorFlow在CPU上的性能。如果您的CPU支持这些指令，那么使用OneDNN来优化TensorFlow是一个很好的选择。

如果您要在其他操作中使用这些指令，那么您需要重新编译TensorFlow。为了这样做，您需要使用适当的编译器。根据您的CPU型号和操作系统，您可能需要使用特定的编译器。您可以查看TensorFlow的官方文档，以获取有关正确编译TensorFlow的详细指南。

总之，通过使用OneDNN优化TensorFlow，您可以显著提高在CPU上运行TensorFlow的性能。但是，您需要使用适当的编译器来充分发挥这些优化。

### 回答3：
Tensorflow是一个广泛使用的深度学习框架，为了提高性能，在使用性能关键操作时，可以通过优化使用CPU指令来提高计算速度。这个文本提到的Tensorflow二进制文件就是针对特定的CPU指令进行了优化，提高性能，这个优化使用了一个叫做OneAPI Deep Neural Network library的库（简称onednn）。

OneAPI Deep Neural Network library是Intel公司开发的一个深度学习库，可以优化使用各种硬件加速器的深度学习模型。其中，最常用的就是对于CPU指令的优化。下面是两种指令：

AVX指令是高级指令集（Advanced Vector Extensions）的缩写，它为CPU提供了一个更加高效的矢量化计算能力。这个指令集可以将128位的数据向量化，然后将数据传输到CPU的运算单元中进行处理。通过AVX指令，可以加快深度学习中矩阵乘法、卷积等的计算速度。

AVX2是AVX指令的扩展版本，它提供了更高效的矢量化计算能力。AVX2可以将256位的数据向量化，并将数据传输到CPU的运算单元中进行处理。在使用深度学习中的一些运算时，如果能够充分利用AVX2指令，可以大大提高计算速度。

如果要在Tensorflow中使用AVX、AVX2指令来优化性能，就需要重新构建Tensorflow二进制文件，并使用合适的编译器。这可以通过在Tensorflow配置中设置参数来实现。构建成功后，Tensorflow就可以在性能关键的操作中使用AVX、AVX2指令，提高计算速度。

总之，使用OneAPI Deep Neural Network library的onednn库，可以在深度学习框架中充分利用CPU硬件的运算能力，从而提高计算效率。