To enable the following instructions: SSE SSE2 SSE3 SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 138/138 [==============================] - ETA: 0s - loss: 8.6434 - accuracy: 0.0000e+00Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm\pythonProject\Code\datasets\train_model.py", line 97, in <module> model.fit(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=batch_size), steps_per_epoch=len(X_train) // batch_size, File "E:\pycharm\pythonProject\Code\lib\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "E:\pycharm\pythonProject\Code\lib\site-packages\keras\src\saving\saving_api.py", line 142, in save_model raise ValueError( ValueError: The following argument(s) are not supported with the native Keras format: ['options']

这个错误是由于在使用Keras保存模型时指定了不支持的参数"options"导致的。从错误信息中看，可能是在调用`save_model`函数时传递了一个名为"options"的参数，而这个参数不被原生Keras格式支持。

要解决这个问题，你可以检查一下代码中是否有关于保存模型的部分，并确认是否传递了一个名为"options"的参数。如果是的话，可以尝试移除这个参数或者查看Keras相关文档来了解正确的参数用法。

相关问题

I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: SSE SSE2 SSE3 SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

您好！感谢您的问题。根据您提供的信息，这是TensorFlow在启动时打印的一条消息，它告诉您当前安装的TensorFlow二进制文件是针对可用的CPU指令进行了优化的。要启用这些指令，您可以重新编译TensorFlow，并使用适当的编译器标志来构建它。这将允许TensorFlow在性能关键的操作中使用更多的指令集，以提高性能。

2023-06-11 22:30:11.292060: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX_VNNI FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

这是 TensorFlow 在运行时输出的信息，表明 TensorFlow 的二进制文件是针对 CPU 进行优化的，并提示你可以通过重新编译 TensorFlow 来启用一些指令集，以在某些操作中获得更好的性能表现。

这个信息并不是错误，而是一个通知，告诉你当前 TensorFlow 的二进制文件是如何编译的。如果你想启用更多的指令集，可以按照提示重新编译 TensorFlow，或者使用已经编译好的 TensorFlow 版本。

如果你不确定如何重新编译 TensorFlow 或者如何使用已经编译好的 TensorFlow 版本，你可以参考 TensorFlow 的官方文档，或者在 TensorFlow 的社区中寻求帮助。