2023-05-25 00:59:24.485926: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] 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. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\model\model\sudu.py", line 7, in <module> data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') NameError: name 'pd' is not defined

这个错误提示意味着程序中使用了`pd`这个名称但是该名称没有被定义。通常情况下，`pd`指的是Python中的pandas库，因此可能是你没有导入pandas库导致的。你可以在程序开头加上以下代码导入pandas库：

import pandas as pd

如果你已经导入了pandas库，那么可能是你的安装存在问题，你可以尝试重新安装pandas库。

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pyswarms.single.global_best: 0%| |0/502023-06-12 09:15:36.800789: 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. 2023-06-12 09:15:37.280722: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 9426 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 2023-06-12 09:15:37.633600: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2) 2023-06-12 09:15:38.355549: F .\tensorflow/core/util/gpu_launch_config.h:129] Check failed: work_element_count > 0 (0 vs. 0)

这是 TensorFlow 在运行过程中出现的错误提示，其中包含了一些调试信息。具体的错误原因需要根据错误提示的上下文来确定。

首先，提示中指出了 TensorFlow 二进制文件是使用 oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 进行优化的，以及成功创建了一个名为 "NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti" 的 GPU 设备，并分配了 9426 MB 的显存。这些信息是 TensorFlow 运行环境的基本配置。

其次，提示中指出了 MLIR 优化 passes 没有启用，这可能会导致 TensorFlow 在编译和优化模型时效率较低。

最后，提示中指出了一个运行时错误，具体错误原因是操作的工作元素数量为 0，导致无法继续运行。这个错误可能是由于输入数据为空或者某些操作参数设置不当导致的。需要根据错误提示的上下文来确定具体的操作和输入数据，然后检查输入数据是否为空，并在必要时进行处理或者调整操作参数。

如果你无法解决这个错误，可以尝试更新 TensorFlow 或者在 TensorFlow 的 GitHub 上提交 issue 寻求帮助。

2023-05-24 12:26:21.353318: 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: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-05-24 12:26:23.180135: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Number of devices: 3

感谢提供的信息。根据你的描述，你似乎在使用 TensorFlow 和 TensorRT 进行深度学习推理。TensorFlow 是一个流行的深度学习框架，而 TensorRT 是 NVIDIA 为其 GPU 设计的深度学习推理加速库。你提到的警告是由 TF-TRT（TensorFlow TensorRT）引擎生成的。它是 TensorRT 的 TensorFlow 插件，用于在 TensorFlow 中优化和执行模型。警告表明，TF-TRT 在搜索可用设备时发现了 3 个设备，但它无法在系统中找到 TensorRT。如果你希望在 TensorFlow 中使用 TensorRT 进行推理，可以尝试安装 TensorRT 并将其配置为 TensorFlow 的后端。