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: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。