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。

相关问题

i tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] this tensorflow binary

这是一个TensorFlow二进制文件的警告信息，提示当前使用的是CPU版本的TensorFlow。CPU版本的TensorFlow是为在没有GPU的计算机上运行而设计的。CPU特征保护是TensorFlow在运行时检测CPU硬件特性的机制。

该警告信息的完整内容可能为：“I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2”，意思是你的CPU支持AVX和AVX2指令集，但该TensorFlow二进制文件不是使用这些指令集编译的。

AVX（高级向量扩展）和AVX2是一种CPU指令集，用于指导CPU执行某些计算任务，从而提高性能。如果你的CPU支持这些指令集，建议使用相应的TensorFlow二进制文件，以充分利用CPU的计算能力。否则，使用不支持的指令集编译的TensorFlow二进制文件可能会导致性能下降。

要解决这个警告，你可以考虑以下两种方法：
1. 使用适用于你的CPU的TensorFlow二进制文件，从而充分利用CPU的计算能力。
2. 忽略这个警告，使用当前的TensorFlow二进制文件继续运行。这种情况下，TensorFlow将使用较低级别的指令集执行计算任务，性能可能会略有降低。

总之，这个警告提醒你当前使用的是CPU版本的TensorFlow，而你的CPU支持一些高级指令集，从而可能无法充分发挥CPU的计算能力。你可以根据自己的需求选择是否采取措施来解决这个问题。

2023-07-12 19:42:25.035613: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2

你好！对于这个问题，它是TensorFlow在运行时给出的警告信息，并不是错误。这个警告意味着你的CPU支持一些TensorFlow没有编译使用的指令集，其中包括AVX2。尽管TensorFlow没有使用这些指令集，但它仍然可以正常运行，只是可能会稍微慢一些。

如果你希望消除这个警告，可以尝试将TensorFlow重新编译以使用你的CPU支持的指令集。这需要重新安装TensorFlow，并使用适当的编译选项进行编译。另外，你也可以忽略这个警告，因为它并不影响TensorFlow的功能。

请注意，我是一个AI助手，提供的信息可能有限。如果你有任何进一步的问题，请随时提问！