Tensorflow MKL-DNN构建在Ubuntu中，静默地生成错误结果

Tensorflow MKL-DNN是一个用于深度学习的优化库，它基于Intel的数学核心库（MKL）和深度神经网络库（DNN）构建而成。它可以在Ubuntu操作系统上使用，并且可以在后台静默地生成错误结果。

Tensorflow MKL-DNN的主要特点包括：

1. 性能优化：Tensorflow MKL-DNN通过利用Intel的MKL和DNN库，针对深度学习任务进行了优化，可以提供更高的计算性能和效率。
2. 兼容性：Tensorflow MKL-DNN与Tensorflow框架兼容，可以无缝集成到Tensorflow的深度学习模型中，提供更好的性能和加速。
3. 错误结果生成：在某些情况下，Tensorflow MKL-DNN可能会在后台静默地生成错误结果。这可能是由于硬件或软件配置问题导致的，例如不兼容的硬件指令集或库版本不匹配等。

对于这个问题，可以尝试以下解决方法：

1. 确认硬件和软件要求：首先，确保你的硬件满足Tensorflow MKL-DNN的要求，并且已经安装了所需的软件依赖项。可以参考Tensorflow MKL-DNN的官方文档或者相关的安装指南。
2. 检查库版本：确保你使用的Tensorflow MKL-DNN库版本与你的操作系统和Tensorflow框架版本兼容。可以查看官方文档或者相关的版本兼容性指南。
3. 更新驱动程序和固件：如果你的硬件需要特定的驱动程序或固件支持，可以尝试更新它们到最新版本，以确保与Tensorflow MKL-DNN的兼容性。
4. 查找错误日志：如果你仍然遇到错误结果生成的问题，可以查找相关的错误日志或者调试信息，以便更好地理解问题的原因。可以尝试在Tensorflow MKL-DNN的配置文件中启用详细的日志记录。

总之，Tensorflow MKL-DNN是一个用于深度学习的优化库，可以在Ubuntu操作系统上使用。在使用过程中，如果遇到静默生成错误结果的问题，可以通过检查硬件和软件要求、更新库版本、驱动程序和固件，以及查找错误日志等方法来解决问题。