已解决To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags

已解决WARNING:tensorflow:From 1: is_gpu_available (from tensorflow.python.framework.test_util) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)~ instead.
2023-03-31 16:58:07.971004: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDMN) 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

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报错问题

粉丝群里面的一个小伙伴遇到问题跑来私信我，想用tensorflow，但是发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错代码如下所示：

报错信息内容截图如下所示：

WARNING:tensorflow:From `<stdin>`1: is_gpu_available (from tensorflow.python.framework.test_util) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use tf.config.list_physical_devices('GPU')~ instead.
2023-03-31 16:58:07.971004: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDMN) 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
False

报错翻译

报错信息内容翻译如下所示：

警告：tensorflow:From（stdin）1:is_gpu_available（From tensorflow.python.framework.test_util）已弃用，并将在未来版本中删除。
更新说明：
请改用tf.config.list_physical_devices（‘GPU’）~。
2023-03-31 16:58:07.971004:I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142]此tensorflow二进制文件使用oneAPI深度神经网络库（oneDMN）进行了优化，以在性能关键操作中使用以下cpu指令：
AVX-AVX2
要在其他操作中启用它们，请使用适当的编译器标志重新生成TensorFlow
错误

报错原因

报错原因：

这个警告通常是由于使用了已经被弃用的函数或方法导致的。在这个警告中，is_gpu_available函数已经被弃用，将在将来的版本中被删除。

小伙伴们按下面的方法解决即可！！！

解决方法

这个警告通常是由于使用了已经被弃用的函数或方法导致的。在这个警告中，is_gpu_available函数已经被弃用，将在将来的版本中被删除。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 如果你不需要使用GPU进行计算，可以忽略这个警告。你可以在代码中使用其他的函数或方法来检查你的TensorFlow是否支持GPU，例如：

   import tensorflow as tf
   print(tf.test.is_built_with_cuda())
   print(tf.test.is_gpu_available())
   

   这里使用了is_built_with_cuda()函数来检查TensorFlow是否编译了CUDA支持，使用is_gpu_available()函数来检查GPU是否可用。

2. 如果你需要使用GPU进行计算，可以尝试升级你的TensorFlow版本。在较新的TensorFlow版本中，is_gpu_available()函数已经被替换为tf.config.list_physical_devices('GPU')函数。你可以使用以下代码来检查GPU是否可用：

   import tensorflow as tf
   print(tf.test.is_built_with_cuda())
   print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
   

3. 如果你的TensorFlow版本较老，可以尝试升级到较新的版本来解决这个问题。

pytorch各版本和cuda版本对应关系，官网链接：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

注意：低版本的 pytorch 是否支持更高版本的 cuda；高版本的pytorch一般能兼容低版本cuda。例如：你需要 1.7.0 的 pytorch，那么 cuda 只能 11.0 及以下。官方推荐的cuda版本为10.2和11.3，这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。

PyTorch 版本	CUDA 环境
0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)	9.2
1.2.0、1.1.0、1.0.0(1)	10.0
1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)	10.1
1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0	10.2
1.7.0(1)	11.0
1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0	11.1
1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0	11.3

以上是此问题报错原因的解决方法，欢迎评论区留言讨论是否能解决，如果有用欢迎点赞收藏文章谢谢支持，博主才有动力持续记录遇到的问题！！！

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