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. D:\Program Files\Python39\lib\site-packages\keras\initializers\initializers_v2.py:120: UserWarning: The initializer VarianceScaling is unseeded and being called multiple times, which will return identical values each time (even if the initializer is unseeded). Please update your code to provide a seed to the initializer, or avoid using the same initalizer instance more than once. warnings.warn(

这段代码是 TensorFlow 运行时输出的一些信息。它告诉我们当前 TensorFlow 的二进制文件已经优化过，使用了 oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 来提高性能，同时也提醒我们如果要在其他操作中也使用这些 CPU 指令，需要重新编译 TensorFlow 并使用相应的编译器标志。此外，还有一个 Keras 的警告，提示使用了未设置种子的 VarianceScaling 初始化器，并且被多次调用，会返回相同的值。建议在初始化器中设置种子，或避免多次使用同一初始化器实例。

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2023-05-23 22:56:05.135343: 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

这是一个 TensorFlow 的日志信息，它告诉你当前使用的 TensorFlow 二进制文件是优化过的，使用了 oneAPI Deep Neural Network Library（oneDNN）来提高在执行性能关键操作时使用的 CPU 指令集，其中包括 AVX 和 AVX2 指令集。这可以提高 TensorFlow 在 CPU 上的运行效率。

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

### 回答1：
这个信息是一条TensorFlow的警告提示，意思是这个版本的TensorFlow使用了OneAPI深度神经网络库（onednn），在一些性能关键的操作中使用了AVX和AVX2指令进行优化。它提示用户可以在其他操作中启用这些指令以提高性能。

### 回答2：
此信息是TensorFlow在运行时输出的一条警告信息，意味着当前运行的TensorFlow二进制文件是使用OneAPI深度神经网络库（OneDNN）进行优化的，其中使用了一些指令集加速CPU的性能，包括AVX和AVX2。为了在其他操作中启用它们，你需要确保使用的CPU支持这些指令集。

在深度学习中，大规模的模型训练需要大量的计算资源，包括CPU、GPU等。OneAPI深度神经网络库（OneDNN）可以帮助优化训练过程中的性能，以加速模型训练。OneDNN是由Intel公司开发的一个基于C++的节能高效的库，可用于加速各种深度学习操作，包括卷积、全连接和池化等操作。

对于支持AVX和AVX2指令集的CPU，使用OneDNN可以有效地提高模型训练和推断的性能。但请注意，如果你在不支持这些指令集的CPU上运行，可能会导致一些错误，甚至崩溃。因此，在执行TensorFlow代码之前，请确保你的CPU支持AVX和AVX2指令集。

如果你想启用AVX和AVX2指令集，可以在环境变量中设置一个名为“TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS”的变量，并将其值设置为“avx,avx2”。这样，在TensorFlow运行时，就会自动启用AVX和AVX2指令集。如果你不确定如何设置环境变量，请参考相关操作系统的文档。

总之，使用OneAPI深度神经网络库（OneDNN）可以帮助加速深度学习算法的训练和推断过程，特别是对于支持AVX和AVX2指令集的CPU。为了启用AVX和AVX2指令集，你可以设置环境变量来实现。

### 回答3：
TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，提供了强大的神经网络构建、训练和推理的功能。最近，TensorFlow宣布其二进制版本已经经过了Intel一API深度神经网络库（onednn）的优化，以充分利用现代CPU的性能。

在tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc文件中，我们可以看到如下的提示信息：

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。

这个提示信息告诉我们，在TensorFlow二进制版本中，使用oneAPI DNN库进行了优化，以使用AVX和AVX2指令来提高性能。这些指令是一组针对AMD和Intel CPU的指令集，提供了比先前的指令集更快的运算速度，以便加速TensorFlow的神经网络计算。

虽然AVX和AVX2指令对于性能关键的操作非常有用，但并不是所有的计算都能受益于它们。因此，如果我们希望在其他操作中也能受益于这些指令，我们需要确保在TensorFlow代码中启用了它们。这可以通过编译TensorFlow的方式来实现，或者使用特殊的TensorFlow发行版，例如Intel优化版本的TensorFlow。

总之，TensorFlow的优化是不断进行的，以利用现代CPU和其他硬件的强大性能。oneAPI DNN库的优化将确保TensorFlow的神经网络计算得到更快的速度，同时，我们也可以通过特殊的编译选项来启用更多的指令集，以更好地利用硬件资源。