是 TensorFlow 2.x 版本支不支持AVX2 和 FMA

TensorFlow 2.x 版本确实支持 AVX2 和 FMA 指令集。这些指令集可以显著提升 CPU 上的计算性能，尤其是在进行矩阵运算和浮点运算时。为了充分利用这些硬件特性，建议在安装 TensorFlow 时使用预编译的二进制包，或者从源代码编译 TensorFlow 并启用相应的优化选项。

如果你使用的是预编译的 TensorFlow 2.x 包（例如通过 `pip install tensorflow` 安装），通常已经包含了对 AVX2 和 FMA 的支持。你可以通过以下方式检查当前安装的 TensorFlow 是否支持这些指令集：

import tensorflow as tf

print(tf.sysconfig.get_build_info())

输出中会显示是否启用了 AVX2 和 FMA 支持。例如：

{
    'is_cuda_enabled': False,
    'is_rocm_enabled': False,
    'is_mkl_enabled': True,
    'is_monolithic': False,
    'tf_version': '2.5.0',
    'tf_git_version': 'unknown',
    'tf_compiler_version': '11.0.2',
    'cuda_version': None,
    'cudnn_version': None,
    'is_cuda_build_with_cuda': False,
    'bazel_version': '3.1.0'
}

如果需要进一步优化性能，可以从源代码编译 TensorFlow，并明确指定启用 AVX2 和 FMA。具体步骤可以参考 TensorFlow 的官方文档。