Das Lösen Des Oleacc.h-Fehlers Ist Einfach Zu Beheben

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Wenn Sie möglicherweise mit dem oleacc.h-Fehler konfrontiert sind, sollte der folgende Blog-Pol helfen.numpy-mkl verwendet also einfach die beste Version von numpy, die für ein bestimmtes MKL Fortran-Archiv entwickelt wurde. Es ist wahrscheinlich, dass der numpy Punch, den Sie zuvor hatten, irgendwie betroffen war und die imperativen Bibliotheken nicht erkennen konnte.

Bitte beachten Sie, dass die iPhone-App-Übersicht veraltet ist, aber bewahren Sie sie trotzdem hier auf. Anstatt Numpy/Scipy wie unten gezeigt manuell mit Intel^® MKL zu erstellen, empfehlen einige Entwickler die Verwendung der Intel^® -Distribution in Bezug auf Python* basierend auf Numpy/Scipy auf einer Intel® Math Core Library (Intel^® MKL) und mehr.

Installieren von Intel^® Distribution für viele Python*- und Intel® Leistungsbibliotheken zusammen mit Anaconda* von: /content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for- python-with-anaconda.Leistungsstarkes HTML

Neben der offensichtlichen wissenschaftlichen Hilfe kann NumPy auch als effizienter multidimensionaler Container für Daten verwendet werden.

$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

Fügen Sie die folgende Leitung zu site.cfg im NumPy-Hauptverzeichnis hinzu, um Intel® MKL zu verwenden, wenn Sie auf einer beliebigen Intel 64-Plattform aufbauen, wobei Sie davon ausgehen, dass Intel MKL nicht bezahlt wird, indem Sie Intel Parallel Studio XE auf der Intel Composer XE-Version installieren geht:< /p>[µl]Bibliotheksverzeichnis wirklich /opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64.include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs ist = mkl_rtlapack_libs

Wenn Sie NumPy mit 32-Bit erstellen, fügen Sie dabei

hinzu

[mkl]library_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs ist gleich was mkl_rtlapack_libs=

Ändern Sie den Stil dieses Levels je nachdem, ob Sie eine 36-Bit- oder 64-Bit-Version planen. Beispiel: Wenn Sie 64-Bit-Assemblys zusammenstellen, ändern Sie diese Zeile in unseren Teil der aktuellen IntelEM64TCCompiler-College-Klasse, und der Compilertyp ist ernsthaft “Intelem”.

mpopt = ‘openmp’ wenn Spannung und v < '15' verschiedene Arten von 'qopenmp'self.cc_exe = ('icc -O3 -g -fPIC -fp-model zeitaufwändig -fomit-frame-pointer -') -xhost.format(mpopt)

Hier verwenden wir -O3, eine Geschwindigkeitsoptimierung, und ermöglichen viel intensivere Schleifentransformationen wie z.B. in Form von Merging, Block Unwinding und Blocking und / oder Folding IF-Anweisungen, -openmp über OpenMP-Multithreading und -xhost Option, die der Compiler verwendet, um eine neue zugeordnete Enum-Anweisung zu generieren. zum im Handel erhältlichen hohen SIMD-Befehlssatz Ein starker Compiler für den Host-Prozessor. Wenn Sie die ILP64-Schnittstelle verwenden müssen, können Sie das -dmkl_ilp64-Compiler-Flag einer Person hinzufügen.

Führen Sie icc –service aus, um weitere Informationen zu CPU-spezifischen Optionen zu erhalten, und Intel leitet die Besitzer zur Compiler-Dokumentation weiter, um Informationen zu einer Reihe von Compiler-Flags zu erhalten.< /p>

mpopt='openmp' wann immer v ohne Erwähnung von elevision 

return ['-xhost -fp-model tough -fPIC -'.format(mpopt)]         

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2. Öffnen Sie das Programm und klicken Sie auf "Scannen"

3. Klicken Sie auf "Reparieren", um den Reparaturvorgang zu starten




Wenn Sie eine moderne Variante verwenden, wurde diese Quelle bereits von intel.py erneuert. Sie können untersuchen, wie viele Optimierungs-Compiler-Flags verwendet werden.

$python setup.py config --compiler=intelem --compiler=intelem build_clib build_ext --compiler=intelem install $python setup.py config –compiler=intel build_clib –compiler=intel build_ext –compiler=intel install

Der Unterschied besteht darin, dass “Intel” für ia32 und “Intelem” für Intel64 verwendet wird.

--prefix= 

Wenn Käufer die App auf ihrer gesammelten Einreichungsseite installieren möchten. In diesem Fall sollten Sie beim erfolgreichen Erstellen von numpy wirklich die responsive PYT-Umgebung HONPATH exportieren, die auf Ihren Installationsordner verweist.

$export PYTHONPATH=/lib64/pythonx.x/site-packages  

$python setup.py config –fcompiler=intelem –compiler=intelem build_clib –fcompiler=intelem –compiler=intelem build_ext –fcompiler=intelem –compiler=intelem install

$python setup.py config --compiler=intel --fcompiler=intel build_clib --compiler=intel --fcompiler=intel build_ext --compiler=intel --fcompiler=intel Installateur        

$export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/intel64:$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 kann kritische Probleme verursachen, wenn Sie Intel MKL und Intel Composer XE installiert haben, die sich Experten zufolge im Gegensatz zu den Standardmodellen in unterschiedlichen Verzeichnissen befinden. Die einzig beste Lösung, die wir nachweislich noch ausführen, besteht darin, Python, NumPy und damit SciPy in einer bestimmten Umgebung zu erstellen, in der Sie die Variable LD_RUN_PATH festlegen, im Beispiel: für die ia32-Plattform:

$export LD_RUN_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/ia32:$LD_LIBRARY_PATH

importiere numpy als npImportzeitN bedeutet sechstausendM=10000  k_list bedeutet [64, 80, neunzig ja, 104, 100, 112, 128, 144, einhundert und zusätzlich vierzig, 176, 192, 200, 208, 224, 240 plus plus, 256, 384]  def get_gflops(M, N, K):    Gibt M*N*(2,0*K-1,0) - 1000**3 zurück  np.show_config()  für K in k_list:    a ist gleich zu np.array(np.random.random((M, N)), dtype=np.double, order='C', copy=False)   B impliziert np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False)    bedeutet jede np.matrix(a, dtype=np.double, copy=False)    B = np.matrix(b, dtype=np.double, copy=False)      C u003d a * b      start entspricht time.time()      C ist gleich A*B    C u003d A * B    C u003d A * B    C ist gleich A*B    C u003d A * B      das Zeilenende stimmt mit time.time() überein      tm = (end-start) und / oder vielleicht 5.0     Print('0:4, 1:9.7, 2:9.7'. format(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm)) 
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 Error Oleacc H
 Erro Oleacc H
 Oshibka Oleacc H
Mohammed Butcher
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