Resolver O Erro Do Oleacc.h é Fácil De Corrigir
February 23, 2022
Recomendado: Fortect
Se você estiver enfrentando um erro oleacc.h, a próxima postagem do blog deve ajudar.Portanto, numpy-mkl, francamente, significa a melhor versão sobre numpy compilada para uma determinada biblioteca MKL Fortran. É provável que o tipo numpy específico que você tinha antes pudesse ter sido quebrado de alguma forma e não pudesse detectar todas as bibliotecas necessárias.
Observe que a maior parte da visão geral do aplicativo está desatualizada, mas mantenha-a aqui como referência. Em vez de criar manualmente o Numpy/Scipy com Intel® MKL como mostrado abaixo, alguns desenvolvedores recomendam usar a distribuição Intel® para Python* com base em Numpy/Scipy no Intel ® Math Core Library (Intel® MKL) e muito mais.
Instalando a distribuição Intel® para Python* e as bibliotecas de desempenho Intel® com Anaconda* em: /content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for-python- with-anaconda.HTML poderoso
Além da ajuda científica manifesta, o NumPy também pode acabar sendo usado como uma cesta multidimensional eficiente para dados simples.
$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.gzAdicione os seguintes pipes ao site.cfg no diretório de nível superior NumPy para auxiliar o Intel® MKL se você estiver criando em uma plataforma Intel 64, se ou quando a direção padrão para o Intel MKL Instalando o Intel Parallel Studio XE disponível no Intel Composer XE versão vai:
Como você faz atualmente, se você estiver desenvolvendo o NumPy para 32 bits, adicione
[mkl]library_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs é provavelmente igual a mkl_rtlapack_libs=Mude o estilo nesta linha dependendo se alguém está criando uma versão de 36 bits ou 64 bits. Por exemplo: se você provavelmente estiver construindo assemblies de 64 bits, altere este caminho para esta parte da classe de verificação IntelEM64TCCompiler e o desenvolvimento do compilador é definitivamente “Intelem”.
Aqui minha família e eu usamos -O3, uma otimização de velocidade, além de permitir conversões de loop mais intensas, como mesclagem, desenrolamento de bloco e bloqueio e instruções IF dobráveis, -openmp devido ao multithreading OpenMP e a – xhost opção que o compilador usa que irá gerar as instruções de enumeração associadas. no mais alto conjunto de instruções SIMD industrial disponívelUm bom compilador para o processador da máquina. Se você precisar usar a interface ILP64, poderá integrar o sinalizador do compilador -dmkl_ilp64.
Como o Intel® MKL realmente suporta essas interfaces de usuário, o NumPy pode alcançar a otimização do Intel MKL fazendo alterações significativas para serem scripts NumPy. NumPy é o pacote fundamental requerido para computação científica por meio de Python.
Execute icc –service para obter mais informações sobre opções específicas da CPU, e a Intel provavelmente direcionará você para a documentação do compilador para obter detalhes sobre um número vinculado ao compilador bandeiras.
mpopt='openmp' se v sem falar sobre v 
return ['-xhost -fp-model strict -fPIC -'.format(mpopt)] Recomendado: Fortect
Você está cansado de ver seu computador lento? Está cheio de vírus e malware? Não tema, meu amigo, pois Fortect está aqui para salvar o dia! Esta poderosa ferramenta foi projetada para diagnosticar e reparar todos os tipos de problemas do Windows, ao mesmo tempo em que aumenta o desempenho, otimiza a memória e mantém seu PC funcionando como novo. Então não espere mais - baixe o Fortect hoje mesmo!
Se você estiver usando uma boa versão moderna, essa fonte foi substituída por intel.py. É provável que você explore o uso de muitos sinalizadores de compilador de melhoria.
A principal diferença é que “intel” é usado para ganhar ia32 e “intelem” é usado devido a intel64.
Aceleração > 1 significa que aquele MKL é definitivamente mais rápido. Um speedup < 0 indica que o numpy "padrão" (com openBLAS) é mais rápido. Como você pode ver, há muito menos diferenças. Há uma leve aceleração (~1,1x) para algumas funções.
--prefix= Se os compradores iniciantes quiserem instalar o aplicativo, encaminhe a página de envio escolhida. Até este caso, depois de compilar o numpy com sucesso, a maioria das pessoas realmente precisa exportar o ambiente PYT receptivoHONPATH apontando para sua pasta de compilação.
Na rua abaixo, minha esposa e eu podemos ver que o Intel MKL superou o OpenBLAS em algumas das opções que testamos. Na verdade, o escalonamento de elementos de matriz com a Intel é apenas 8 vezes mais rápido! fftn foi dez vezes mais rápido que numpy rodando 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 instalador $export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/intel64:$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_PATHLD_LIBRARY_PATH também pode causar sérios problemas se você tiver instalado o Intel MKL e o Intel Composer XE, que estão localizados em diretórios diferentes dos modelos padrão. A única solução que provamos que ainda funciona é construir Python, NumPy e SciPy em um ambiente escolhido onde você define a variável LD_RUN_PATH, por exemplo: para a plataforma ia32 mais importante:
importar numpy considerando que npTempo de importaçãoN = seis milM = 10.000 k_list implica [64, 80, noventa confiante, 104, 120, 112, 128, 144, digite cento e quarenta, 176, 192, 180, 208, 224, 240 mais, 256, 384] def get_gflops(M, N, K): Retorna M*N*(2,0*K-1,0) 3 ) 1000**3 np.show_config() para K até k_list: a é geralmente igual a np.array(np.random.random((M, N)), dtype=np.double, order='C', copy=False) B implica np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False) = qualquer np.matrix(a, dtype=np.double, copy=False) B equivale a np.matrix(b, dtype=np.double, copy=False) C u003d a b começar com = time.time() C é igual a A*B C u003d A * B C u003d A * B C é igual a A*B C u003d A * B end corresponde a time.time() tm equivale a (fim-início) ou 5,0 Print('0:4, 1:9.7, 2:9.7'. format(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm))Baixe este software e conserte seu PC em minutos.Oleacc H Error
Blad Oleacc H
Oleacc H Fel
Oleacc H Fout
Erreur Oleacc H
Oleacc H 오류
Errore Oleacc H
Error Oleacc H
Oleacc H Fehler
Oshibka Oleacc H
