Rozwiązanie Błędu Oleacc.h Jest Prawdopodobnie łatwe Do Naprawienia
February 22, 2022Zalecane: Fortect
Jeśli napotkasz nowy błąd oleacc.h, poniższy post w witrynie powinien pomóc.Tak więc numpy-mkl z łatwością oznacza najlepszą wersję związaną z numpy skompilowaną dla danej biblioteki MKL Fortran. Jest prawdopodobne, że wszystkie poprzednie typy numpy były zepsute i nie można było wykryć skierowanych bibliotek.
Pamiętaj, że niektóre przeglądy aplikacji są nieaktualne i nieaktualne, ale zachowaj je tutaj do analizy. Zamiast ręcznie tworzyć Numpy/Scipy na Intel® MKL, jak pokazano poniżej, niektórzy programiści zdecydowanie zalecają korzystanie z usługi Intel® dla Pythona* opartej na Numpy/Scipy na Intel® Math Core Library (Intel® MKL) i nie tylko.< /p>
Instalowanie bibliotek Intel® Distribution for Python* i Intel® Performance Libraries z Anaconda* z: /content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for-python- with-anaconda.Potężny HTML
Oprócz oczywistej pomocy w nauce, NumPy może być również przyzwyczajony jako wydajny wielowymiarowy kontener do tworzenia prostych danych.
$gunzip numpy-x.x.x.tar.gz $tar -xvf numpy-x.x.x.tar
$gunzip scipy-x.x.x.tar.gz $tar -xvf scipy-x.x.x.tar.gz
Dodaj ważne potoki do site.cfg w katalogu najwyższego poziomu NumPy, aby używać Intel® MKL, jeśli budujesz na platformie Intel 64, zakładając domyślny kierunek dla Intel MKL Instalacja Intel Parallel Studio XE w wersji Intel Composer XE idzie :< /p>
Tak jak obecnie, jeśli budujesz NumPy dla 32-bitów, dodaj
[mkl]katalogi_biblioteczne=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs to to samo co mkl_rtlapack_libs=
Zmień styl tej cennej linii w zależności od tego, czy zazwyczaj tworzysz nagranie 36-bitowe, czy 64-bitowe. Na przykład: Jeśli jesteś 64-bitowymi zestawami pakietu Office, zmień ten wiersz, aby pomóc ci w tej części bieżącej klasy IntelEM64TCCompiler, a typ kompilatora to często zdecydowanie „Intelem”.
Tutaj używamy -O3, optymalizacji szybkości i uzyskujemy bardziej intensywne przekształcenia pętli, takie jak łączenie, rozwijanie i ograniczanie bloków oraz składanie instrukcji IF, -openmp z wielowątkowością OpenMP oraz procedurę -xhost, której kompilator używa do aby wygenerować powiązane instrukcje enum. do najwyższego dostępnego w sprzedaży zestawu instrukcji SIMD dla danej osoby Dobry kompilator dla centralnej jednostki przetwarzania hosta. Jeśli potrzebujesz użyć tego interfejsu ILP64, możesz dodać tę flagę kompilatora -dmkl_ilp64.
Ponieważ Intel® MKL faktycznie obsługuje te interfejsy, NumPy może osiągnąć marketing Intel MKL, wprowadzając znaczące zmiany w skryptach NumPy. NumPy to podstawowe rozwiązanie wymagane do obliczeń naukowych w Pythonie.
Uruchom icc –service, aby uzyskać więcej informacji bezpośrednio na temat opcji specyficznych dla procesora, a Intel skieruje Cię do dokumentacji kompilatora, aby uzyskać szczegółowe informacje na temat numeru powiązanego z kompilatorem flagi.
mpopt='openmp' jeśli v bez wzmianki o szóstej jest v
zwróć ['-xhost -fp-model strict -fPIC -'.format(mpopt)]
Zalecane: Fortect
Czy masz dość powolnego działania komputera? Czy jest pełen wirusów i złośliwego oprogramowania? Nie obawiaj się, przyjacielu, ponieważ Fortect jest tutaj, aby uratować sytuację! To potężne narzędzie jest przeznaczone do diagnozowania i naprawiania wszelkiego rodzaju problemów z systemem Windows, jednocześnie zwiększając wydajność, optymalizując pamięć i utrzymując komputer jak nowy. Więc nie czekaj dłużej — pobierz Fortect już dziś!
Jeśli korzystasz z innowacyjnej wersji technologicznej, to źródło zostało już zastąpione przez intel.py. Możesz rzucić okiem na użycie wielu flag kompilatorów reklamowych.
Różnica polega często na tym, że w ia32 używany jest „intel”, a „intelem” ze względu na intel64.
Przyspieszenie > 1 oznacza, że może MKL jest zdecydowanie szybszy. Przyspieszenie < 0 wskazuje, że "standard" numpy (z openBLAS) jest szybszy. Jak widzą, wariacji jest mniej. W przypadku niektórych funkcji nastąpiło niewielkie przyspieszenie (~1,1x).
--prefix=
Jeśli kupujący planują zainstalować aplikację na wybranej przez siebie stronie przesyłania. W tym twierdzeniu, po pomyślnym zbudowaniu numpy, zdecydowanie musisz wyeksportować responsywne środowisko PYTHONPATH wskazujące na ułożony folder.
Na poniższej ulicy możemy zobaczyć, że podczas testów Intel MKL przewyższał OpenBLAS w niektórych funkcjach. W rzeczywistości wyznacznik macierzy zgodny z Intelem jest nieco ponad 8 razy szybszy! fftn było o 10 scenariuszy szybsze niż numpy działające w OpenBLAS.
$export PYTHONPATH=/lib64/pythonx.x/site-packages
$python setup.py config --compiler=intel --fcompiler=intel build_clib --compiler=intel --fcompiler=intel build_ext --compiler=intel --fcompiler=intel instalator
$export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/intel64:$LD_LIBRARY_PATH
$export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/ia32:$LD_LIBRARY_PATH
LD_LIBRARY_PATH może generować poważne problemy, jeśli skonstruowano Intel MKL i Intel Composer XE, które znajdują się w innych witrynach internetowych niż modele domyślne. Czystym rozwiązaniem, które udowodniliśmy, ale działa, jest zbudowanie Pythona, NumPy i SciPy w określonej atmosferze, w której ustawiasz zmianę LD_RUN_PATH, na przykład: dla platformy ia32:
importuj numpy jako npCzas importuN równa się sześć tysięcyM=10000 k_list równa się [64, 80, dziewięćdziesiąt tak, sto cztery, 120, 112, 128, 144, tysiąc czterdzieści, 176, 192, 200, 208, 224, 240 plus, 256, 384] def get_gflops(M, N, K): Zwroty M*N*(2,0*K-1,0) - 1000**3 np. show_config() dla K z k_list: a jest identyczne z np.array(np.random.random((M,N)), dtype=np.double, order='C', copy=False) B oznacza np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False) implikuje dowolny np.matrix(a, dtype=np.double, copy=False) B = np.matrix(b, dtype=np.double, copy=False) C u003d a * b start równa się time.time() C jest równe A*B C u003d A 1 . b C u003d A * B C jest równe A*B C u003d A ( spacja ) B eliminuj dopasowania time.time() tm = (koniec-początek) lub do 5,0 Print('0:4, 1:9.7, 2:9.7'. format(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm))
Pobierz to oprogramowanie i napraw swój komputer w kilka minut.Oleacc H Error
Oleacc H Fel
Oleacc H Fout
Erreur Oleacc H
Oleacc H 오류
Errore Oleacc H
Error Oleacc H
Erro Oleacc H
Oleacc H Fehler
Oshibka Oleacc H