023-07-13 09:22:25.024025: 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. 2023-07-13 09:22:25.414554: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1654 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 0.0 [ERROR:0@6.481] global cap.cpp:166 cv::VideoCapture::open VIDEOIO(CV_IMAGES): raised OpenCV exception: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\videoio\src\cap_images.cpp:253: error: (-5:Bad argument) CAP_IMAGES: can't find starting number (in the name of file): F:\新建文件夹 in function 'cv::icvExtractPattern'

这个错误提示表明在使用 OpenCV 库的 `VideoCapture` 函数时出现了错误。具体地，在你的代码中调用了 `VideoCapture` 函数，并传递了文件路径 `F:\新建文件夹` 作为参数。然而，OpenCV 无法找到该路径中的起始数字，因此导致了错误。

要解决这个问题，你可以检查文件路径是否正确，并确保路径中包含适当的数字序列。另外，还需要确认文件是否存在，并且具有适当的文件扩展名（例如，视频文件通常是`.mp4`、`.avi`等）。如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和相关代码，以便我能够更好地帮助你。

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2023-07-13 14:44:21.978453: 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. 2023-07-13 14:44:22.835121: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3475 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 2023-07-13 14:44:22.954245: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2)

根据您提供的日志信息，可以看到以下内容：

1. TensorFlow二进制文件已经优化，使用了oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)来执行性能关键操作，使用了AVX和AVX2指令集。如果想在其他操作中启用它们，请重新使用适当的编译器标志重新构建TensorFlow。

2. 创建了一个GPU设备，名称为"NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU"，具有3475 MB的内存，PCI总线ID为0000:01:00.0，计算能力为8.6。

3. MLIR优化传递未启用。

这些信息表明您的系统上已经成功识别并配置了可用的GPU设备，并且TensorFlow已经针对该GPU进行了优化。

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。