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 二进制版本使用 OneAPI 深度神经网络库（OneDNN）进行优化，在性能关键操作中使用以下 CPU 指令: AVX2。如果想在其他操作中启用 AVX2，需要使用适当的编译器标志重新构建 TensorFlow。

### 回答2：
TensorFlow是目前深度学习领域最流行的机器学习框架之一。它是一个开源的软件包，可用于在大规模分布式系统上构建和训练人工神经网络。

在TensorFlow中，性能是至关重要的。一个性能优秀的TensorFlow二进制文件可以快速地训练模型，提高计算效率。为了达到这个目标，该TensorFlow二进制文件经过优化，使用了OneAPI深度神经网络库(OneDNN)来在性能关键的操作中使用特定的CPU指令。

OneDNN库是一个数据并行的高性能DNN库，它为深度学习框架提供了各种机制来优化模型的性能。通过将OneDNN库的功能整合到TensorFlow中，我们可以让模型训练和性能都得到提升。

其中一项优化措施就是使用AVX2指令，在其它操作中启用这些指令。AVX2指令集是英特尔和AMD CPU的最新扩展指令集之一，它提供了更高的处理速度和更高的能效比，因此在性能关键的操作中使用它可以加速计算过程。

另外，在重构TensorFlow时需要使用适当的编译器标志。编译器标志是为了让编译器为特定的应用程序或目标体系结构生成代码而设计的。这些标志可以帮助我们定位代码中的潜在性能瓶颈，并更好地支持目标平台的硬件和软件特性。

总之，通过使用OneDNN库和AVX2指令集以及适当的编译器标志，可以对TensorFlow进行优化，从而提高其性能，更快地训练和部署模型，使其在实际应用中更加高效、灵活和可靠。

### 回答3：
TensorFlow是一个良好的深度学习框架，它是一个基于Python构建的用于创建神经网络的开源软件库。通过使用TensorFlow，用户可以轻松地构建深度学习模型并对其进行训练和测试。

在许多深度学习应用中，计算性能是非常重要的因素。为了提高TensorFlow计算性能，在优化关键操作时，可以使用OneAPI深度神经网络库（OneDNN）对TensorFlow进行优化。

使用OneDNN，TensorFlow二进制文件在关键操作中使用CPU指令进行优化。其中包括使用AVX2指令加速其他操作。当您需要在计算性能方面进行调整时，可以使用合适的编译器标志重建TensorFlow。

因此，使用OneDNN优化TensorFlow可以使您的深度学习应用程序在计算性能方面更加高效，从而提高了应用程序的性能和可扩展性。通过这种方式，您可以更有效地使用系统资源，从而提高深度学习模型的训练和测试速度。