本文提供了两个关于TensorFlow的常见问题解决方案。一是如何解决CPU指令集不匹配的问题，通过设置环境变量TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL来降低警告级别。二是解决GPU显存占满但Util为0的问题，通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量指定使用特定GPU，避免其他GPU的显存占用。
问题1：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
解决：代码中添加
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'问题2：Tensorflow GPU显存占满，而Util为0
解决：代码中添加
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "8" //这里指定GPU8代码中同时指定了GPU，避免了其他GPU的显存占用。
参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/qq_24306353/article/details/79952266
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