i tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 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 flags.

这段话的意思是，这个 TensorFlow 二进制文件使用了 OneAPI 深度神经网络库（ONEDNN）来优化性能关键操作中的 CPU 指令，其中包括 AVX 和 AVX2。如果想在其他操作中启用它们，需要使用适当的编译器标志重新构建 TensorFlow。

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i tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 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

### 回答1：
这个信息是一条TensorFlow的警告提示，意思是这个版本的TensorFlow使用了OneAPI深度神经网络库（onednn），在一些性能关键的操作中使用了AVX和AVX2指令进行优化。它提示用户可以在其他操作中启用这些指令以提高性能。

### 回答2：
此信息是TensorFlow在运行时输出的一条警告信息，意味着当前运行的TensorFlow二进制文件是使用OneAPI深度神经网络库（OneDNN）进行优化的，其中使用了一些指令集加速CPU的性能，包括AVX和AVX2。为了在其他操作中启用它们，你需要确保使用的CPU支持这些指令集。

在深度学习中，大规模的模型训练需要大量的计算资源，包括CPU、GPU等。OneAPI深度神经网络库（OneDNN）可以帮助优化训练过程中的性能，以加速模型训练。OneDNN是由Intel公司开发的一个基于C++的节能高效的库，可用于加速各种深度学习操作，包括卷积、全连接和池化等操作。

对于支持AVX和AVX2指令集的CPU，使用OneDNN可以有效地提高模型训练和推断的性能。但请注意，如果你在不支持这些指令集的CPU上运行，可能会导致一些错误，甚至崩溃。因此，在执行TensorFlow代码之前，请确保你的CPU支持AVX和AVX2指令集。

如果你想启用AVX和AVX2指令集，可以在环境变量中设置一个名为“TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS”的变量，并将其值设置为“avx,avx2”。这样，在TensorFlow运行时，就会自动启用AVX和AVX2指令集。如果你不确定如何设置环境变量，请参考相关操作系统的文档。

总之，使用OneAPI深度神经网络库（OneDNN）可以帮助加速深度学习算法的训练和推断过程，特别是对于支持AVX和AVX2指令集的CPU。为了启用AVX和AVX2指令集，你可以设置环境变量来实现。

### 回答3：
TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，提供了强大的神经网络构建、训练和推理的功能。最近，TensorFlow宣布其二进制版本已经经过了Intel一API深度神经网络库（onednn）的优化，以充分利用现代CPU的性能。

在tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc文件中，我们可以看到如下的提示信息：

i tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 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。

这个提示信息告诉我们，在TensorFlow二进制版本中，使用oneAPI DNN库进行了优化，以使用AVX和AVX2指令来提高性能。这些指令是一组针对AMD和Intel CPU的指令集，提供了比先前的指令集更快的运算速度，以便加速TensorFlow的神经网络计算。

虽然AVX和AVX2指令对于性能关键的操作非常有用，但并不是所有的计算都能受益于它们。因此，如果我们希望在其他操作中也能受益于这些指令，我们需要确保在TensorFlow代码中启用了它们。这可以通过编译TensorFlow的方式来实现，或者使用特殊的TensorFlow发行版，例如Intel优化版本的TensorFlow。

总之，TensorFlow的优化是不断进行的，以利用现代CPU和其他硬件的强大性能。oneAPI DNN库的优化将确保TensorFlow的神经网络计算得到更快的速度，同时，我们也可以通过特殊的编译选项来启用更多的指令集，以更好地利用硬件资源。

I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 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 flags.这是什么问题

这并不是一个问题，而是 TensorFlow 在启动时输出的一条信息。这个信息表明 TensorFlow 使用了 oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 来优化性能关键的操作，并且使用了 AVX 和 AVX2 指令集。如果你想在其他操作中也使用这些指令集，需要使用适当的编译器标志重新构建 TensorFlow。