this tensorflow binary is optimized with oneapi deep neural network library (onednn) to use the following cpu instructions in performance-critical operations: avx2 to enable them in other operations, rebuild tensorflow with the appropriate compiler flags.

### 回答1：
这个 TensorFlow 二进制文件使用了 OneAPI 深度神经网络库 (OneDNN) 进行了优化，以在性能关键操作中使用以下 CPU 指令：AVX2。如果要在其他操作中启用它们，请使用适当的编译器标志重新构建 TensorFlow。

### 回答2：
TensorFlow是一种非常流行的深度学习框架，被广泛应用于各种计算机视觉、自然语言处理等领域。对于TensorFlow来说，性能是非常重要的一项指标。为了优化TensorFlow的性能表现，开发团队引入了一个名为OneAPI Deep Neural Network Library（OneDNN）的库。OneDNN可以通过使用一些CPU指令，来优化TensorFlow在某些关键操作中的性能表现。

OneDNN使用的CPU指令包括AVX2（Advanced Vector Extensions 2）。AVX2是一种处理指令集扩展，可以在处理器上执行更多的计算操作，从而提高了深度学习框架的运行效率。在优化AVX2之后，TensorFlow能够更好地利用CPU计算能力，从而达到更优秀的性能表现。同时，在其他操作中启用AVX2也是非常重要的，因为这样可以保持整个系统的高效性。

要想在TensorFlow中使用OneDNN，需要重新构建TensorFlow并使用合适的编译器标志。重新构建的TensorFlow将可以充分利用OneDNN库中提供的CPU指令，以更高效的方式进行深度学习计算。这样能够显著提升TensorFlow的性能，加快整个模型的训练和推理过程。

总而言之，OneDNN是一种有效的深度学习库，可以帮助TensorFlow优化性能。通过使用OneDNN中的CPU指令，TensorFlow可以更好地利用计算机硬件，从而提高模型的训练和推理效率。因此，如果需要快速而高效地进行深度学习计算，一定要尝试使用OneDNN。

### 回答3：
TensorFlow是一个流行的开源机器学习和深度学习框架，它可以运行在各种不同的硬件上，包括CPU和GPU等。为了提高TensorFlow在CPU上的性能，它的二进制版本使用了OneAPI深度神经网络库（OneDNN）来优化重要操作的CPU指令。具体来说，这个二进制版本使用了AVX2指令在性能关键的操作中来优化运算速度。

AVX2是一种高度并行化的指令集，它可以同时处理多个浮点数运算。这使得它非常适合处理TensorFlow中涉及的矩阵乘法和卷积等数值运算。通过使用AVX2，TensorFlow的CPU实现可以在这些操作中实现更高的并行度，从而提高了计算速度。

然而，并不是所有的CPU都支持AVX2指令集，甚至有些较老的CPU可能连AVX2都不支持。为了确保在所有计算机上都能够正常运行，并且能够利用AVX2指令集来提高性能，我们需要使用正确的编译器选项来重新编译TensorFlow。这些编译器选项可以确保在支持AVX2的CPU上使用它，而在不支持AVX2的CPU上则使用其他指令集来实现类似的效果。

总之，TensorFlow使用OneDNN来优化特定的性能关键操作，其中包括使用高效的AVX2指令集。为了确保在所有计算机上都能够正常运行，并且能够利用AVX2指令集来提高性能，我们需要使用正确的编译器选项来重新编译TensorFlow。