To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.怎么忽略

要忽略 `AVX2` 和 `FMA` 指令集警告，可以在运行 TensorFlow 时设置环境变量来禁用这些警告。具体操作如下：

1. **在 Python 脚本中设置环境变量：**

在脚本开头添加以下代码：

   import os
   os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

这将设置 TensorFlow 的日志级别为 2，从而忽略大多数警告信息。

2. **在命令行中设置环境变量：**

如果你是通过命令行运行脚本，可以在运行脚本之前设置环境变量：

- **Windows:**

     set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2
     python your_script.py

- **Linux 或 macOS:**

     export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2
     python your_script.py

通过上述方法，你可以有效地忽略与 `AVX2` 和 `FMA` 相关的警告信息。

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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。