i tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] 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.

### 回答1：
这是一条TensorFlow的警告信息，意思是当前的TensorFlow二进制文件已经使用了OneAPI深度神经网络库（onednn）进行了优化，以便在性能关键的操作中使用AVX和AVX2指令。如果想在其他操作中也使用这些指令，需要使用相应的编译器标志重新编译TensorFlow。

### 回答2：
TensorFlow是当前最流行的深度学习框架之一，它鼓励、支持各种硬件和操作系统上的高效运行。然而，不同的平台及不同的硬件配置都对 TensorFlow 运行表现产生了巨大的影响。本文中的 I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193 提示信息说明当前 TensorFlow 运行时使用了号为 OneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 的库，以利用针对性能关键操作进行了优化的 AVX 和 AVX2 指令。

AVX是高级向量扩展指令集的缩写，AVX2则是AVX的升级版，它们都是 Intel 处理器上的全部指令集。AVX指令集可以加速更有效的并行浮点性能，AVX2又在此基础上新增了很多整型指令，可以大幅提升神经网络的操作效率。

如果出现 i tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193 提示信息，就表明 TensorFlow 框架已经在编译时使用了OneAPI deep neural network library来优化AVX和AVX2指令的使用。如果做了与AVX和AVX2相关的其他操作，比如应用多线程的任务，此提示则会告诉用户在这些操作中TensorFlow没有使用AVX和AVX2指令。这就需要重新编译TensorFlow并启用AVX和AVX2标志，以在这些任务中获得更好的性能。

总之，利用硬件上的特殊指令可显著提升 TensorFlow 在神经网络训练和推断时的运行速度。如果想要在特定的硬件下获得更好的性能，可以尝试采用不同的编译器标志，重新编译 TensorFlow 进行性能优化。

### 回答3：
这段话的意思是，TensorFlow二进制文件已经经过优化，使用了OneAPI深度神经网络库(OneDNN)，在性能关键的操作中使用了AVX和AVX2的CPU指令。如果想在其他操作中启用它们，就需要使用合适的编译器标志重新构建TensorFlow。

OneDNN是一个开源的深度学习库，它提供了各种最优的算法和优化策略，可以帮助TensorFlow实现高效的深度学习模型。AVX和AVX2是Intel处理器上的指令集扩展，可以加速向量运算和浮点运算，对于大规模深度学习模型的训练和推理有很大的帮助。

重新构建TensorFlow需要使用合适的编译器标志来启用AVX和AVX2指令集。具体的操作步骤可以查看TensorFlow文档或参考相关指南。需要注意的是，不是所有的CPU都支持AVX和AVX2指令集，如果你的CPU不支持这些指令，重新构建TensorFlow也不会有任何效果。

总之，启用AVX和AVX2指令集可以显著提高TensorFlow的性能，但需要适配CPU并进行重新构建。对于使用TensorFlow进行深度学习模型开发和部署的用户，这是一个值得注意和尝试的优化点。