文件中的代码是否支持AVX2 和 FMA

文件中的代码没有明确提到对 AVX2 和 FMA 指令集的支持。这些指令集主要用于加速数值计算，通常在底层编译器优化或深度学习框架中启用。TensorFlow（代码中使用的深度学习框架）默认情况下会利用 CPU 的这些特性来优化性能，但具体的启用情况取决于安装的 TensorFlow 版本及其编译选项。

如果你需要确保代码能够利用 AVX2 和 FMA，可以考虑以下几点：

1. **检查 TensorFlow 版本**：确保你使用的是支持 AVX2 和 FMA 的 TensorFlow 版本。可以通过以下命令查看当前版本：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

2. **编译 TensorFlow**：如果你从源码编译 TensorFlow，可以在编译时指定启用 AVX2 和 FMA。例如：

   bazel build --config=opt --copt=-mavx2 --copt=-mfma //tensorflow:tensorflow

3. **环境变量**：某些 TensorFlow 版本可能需要设置环境变量来启用这些指令集。例如：

   export TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=1

4. **硬件支持**：确保你的 CPU 支持 AVX2 和 FMA 指令集。你可以通过以下命令检查：

   cat /proc/cpuinfo | grep avx2
   cat /proc/cpuinfo | grep fma

如果上述条件都满足，代码应该能够自动利用 AVX2 和 FMA 来提高性能。