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

### 回答1：
这个 TensorFlow 二进制文件优化了 OneAPI 深度神经网络库（onednn），以便在性能关键操作中使用以下 CPU 指令：AVX2。为了在其他操作中启用它们，请使用相应的编译器标志重新构建 TensorFlow。

### 回答2：
TensorFlow是一种强大的机器学习框架，用于训练和部署深度神经网络模型。优化TensorFlow的二进制文件可以提高性能，使其能够更有效地利用CPU指令，提高训练和推理速度。OneDNN是一个深度神经网络库，可以增强TensorFlow的性能。

在与OneDNN集成的优化TensorFlow的二进制文件中，使用了AVX2指令以加快性能关键操作。这意味着TensorFlow在进行某些关键操作时，将使用AVX2指令来进行运算，这将大大提高性能。如果希望在其他操作中也能启用AVX2指令，则需要使用适当的编译器标志重新构建TensorFlow。

重新构建TensorFlow是需要一定的技能和经验的。您需要了解TensorFlow的架构和编译方式，并使用适当的编译器标志来配置它。适当的编译器标志将确保TensorFlow利用所有可用的CPU指令，从而提高性能，而错误的标志可能会导致TensorFlow无法编译或性能变差。

总之，把TensorFlow与OneDNN集成，使用AVX2指令可以显著提高TensorFlow的性能。但是，重新构建TensorFlow需要知识和经验，如果您不确定如何操作，最好寻求专业的技术支持。

### 回答3：
TensorFlow是一种流行的深度学习框架，其中尤其以使用GPU实现的高效加速计算而著名。不过，也有许多场景中需要在CPU上运行TensorFlow，此时TensorFlow的性能取决于CPU的性能。

针对这种情况，OneAPI Deep Neural Network Library（OneDNN），也被称为Intel MKL-DNN，为TensorFlow提供了一种CPU优化的选项。OneDNN是一个开源的C++库，为在Intel CPU上执行高效的深度学习加速计算提供支持。

为了在TensorFlow中使用OneDNN，需要使用AVX2指令集对性能关键操作进行优化。AVX2是Intel CPU的一个矢量指令集，可以降低指令处理的周期数和时钟周期数，提高CPU执行计算密集型任务的速度。

具体来说，使用AVX2指令集可以在下列操作中实现高效的计算：
• Matrix-Matrix multiply and add
• Matrix-Matrix multiply and subtract
• Matrix-Vector multiply and add
• Matrix-Vector multiply and subtract

但是，要在其他操作中使用AVX2，需要重新编译TensorFlow，并使用适当的编译器标志。这样可以确保TensorFlow具有AVX2的支持，并能够在性能关键的操作中实现高效的计算。

总之，OneDNN提供了一种优化TensorFlow在CPU上执行深度学习任务的方式，而AVX2指令则是提高CPU执行速度的重要工具。通过使用这种方法，可以在CPU上有效地利用TensorFlow的各种功能，并实现更快的计算速度。