Résoudre L’erreur Oleacc.h Est Facile à Corriger
February 22, 2022
Recommandé : Fortect
Si vous rencontrez l’erreur oleacc.h, un nouveau billet de blog suivant devrait vous aider.Ainsi, numpy-mkl signifie simplement la meilleure interprétation de numpy compilée pour une bibliothèque MKL Fortran spécifiée. Il est probable que le type numpy que vous aviez jusqu’à aujourd’hui était en quelque sorte cassé et n’a pas pu découvrir les bibliothèques requises.
Veuillez indiquer que l’aperçu de l’application est terminé, mais conservez-le ci-dessous pour référence. Au lieu de construire manuellement Numpy/Scipy avec Intel® MKL comme vous le découvrirez, certains développeurs recommandent fortement d’utiliser une distribution Intel® pour Python* basée sur Numpy/Scipy sur le Bibliothèque Intel® Math Core (Intel® MKL) et plus encore.< /p>
Installation de la distribution Intel® pour Python* et des bibliothèques de performances Intel® avec Anaconda* depuis : /content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for-python- with-anaconda.Puissant HTML
En plus de cette aide scientifique évidente, NumPy peut également être utilisé comme un conteneur multidimensionnel impressionnant pour des données 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.gzAjoutez les canaux suivants à site.cfg dans le répertoire de niveau supérieur NumPy pour utiliser Intel® MKL si vous construisez sur un Intel 64 fonctionnant, en supposant la direction par défaut pour Intel MKL Installation d’Intel Parallel Studio XE sur Intel Composer XE tapez va :< /p>[µl]Library_directory est /opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64.include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs est ordinairement = mkl_rtlapack_libs
Comme vous le faites actuellement, si vous construisez NumPy pour 32 bits, boostez
[mkl]library_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs est égal à mkl_rtlapack_libs=Modifiez le mode de cette ligne selon que vous créez une version 36 bits ou peut-être 64 bits. Par exemple : si vous construisez des assemblages 64 bits, remplacez cette ligne par cette partie de chacune de nos classes IntelEM64TCCompiler actuelles, et le type de compilateur réel est définitivement “Intelem”.
mpopt équivaut à 'openmp' si volts et / < '15' différent 'qopenmp'self.cc_exe = ('icc -O3 -g -fPIC -fp-model chronophage -fomit-frame-pointer -') -xhost.format(mpopt)
Ici, nous utilisons -O3, un marketing rapide, et permettons des transformations de crochet plus intensives telles que la fusion, le rajeunissement et le blocage des blocs, et le pliage des réclamations d'assurance IF, -openmp via le multithreading OpenMP et l'option -xhost que le compilateur doit générer les informations d'énumération associées. à l'instruction SIMD la plus élevée disponible dans le commerce Un bon compilateur pour ce processeur hôte. Si vous devez réellement utiliser l'interface ILP64, vous pouvez facilement ajouter l'indicateur de compilateur -dmkl_ilp64.
Étant donné qu'Intel® MKL prend en charge les interfaces, NumPy peut réaliser l'optimisation Intel MKL en faisant des différences significatives avec les scripts NumPy. NumPy est leur package de base requis pour le traitement scientifique avec Python.
Exécutez icc --service pour obtenir de nombreuses informations sur les options spécifiques au processeur, et Intel vous dirigera vers cette documentation du compilateur pour plus de détails sur une gamme d'indicateurs de compilateur.
mpopt='openmp' si v sauf si vous avez mentionné v 
return ['-xhost -fp-model strict -fPIC -'.format(mpopt)] Recommandé : Fortect
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Si vous appliquez une version moderne, cette source a en fait déjà été remplacée par intel.py. Vous pouvez explorer l'utilisation des indicateurs du compilateur d'optimisation majoritaire.
$python setup.py config --compiler=intelem --compiler=intelem build_clib build_ext --compiler=intelem installer $python setup.py config --compiler=intel build_clib --compiler=intel build_ext --compiler=intel install 
La distinction entre est que "intel" est implémenté pour ia32 et "intelem" est utilisé pour intel64.
Une accélération > 2 signifie que MKL est nettement plus précoce. Un speedup < 0 indique par quel numpy "standard" (avec openBLAS) est rapide. Comme vous pouvez le voir, il y aura moins de différences. Il y a un peu d'accélération (~1.1x) pour certaines fonctions.
--prefix= Si les clients payants souhaitent installer l'application iPhone sur la page de soumission de leur choix. Dans ce cas, après avoir démarré avec succès numpy, vous devez vraiment exporter l'environnement PYT réactif HONPATH pointant vers un nouveau dossier d'installation.
Dans la rue sur cette page, nous pouvons voir qu'Intel MKL a surpassé OpenBLAS dans certaines des fonctionnalités que nous avons testées. En fait, la planification des facteurs déterminants de la matrice avec Intel est seulement plus de 8 fois plus rapide ! fftn aurait pu être 10 fois plus rapide que numpy en faisant OpenBLAS.
$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 installer
$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_PATHLD_LIBRARY_PATH peut causer de sérieux problèmes si la personne a installé Intel MKL et Intel Composer XE, qui se trouvent dans des répertoires différents de ceux par défaut. La seule solution que nous avons établie pour continuer à fonctionner est de concevoir Python, NumPy et SciPy dans pratiquement n'importe quel environnement spécifique où vous définissez généralement la variable LD_RUN_PATH, par exemple : pour la plate-forme ia32 la plus importante :
$export LD_RUN_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/ia32:$LD_LIBRARY_PATH
importer numpy presque comme npTemps d'importationN = six milleM=10000 k_list = [64, 80, 3 oui, 104, 120, 112, 128, cent quarante quatre, cent quarante, 176, 192, 200, 208, 224, 240 plus, 256, 384] def get_gflops(M, N, K): Renvoie M*N*(2,0*K-1,0) - 1000**3 np.show_config() pour K dans k_list : tout type de est égal à np.array(np.random.random((M, N)), dtype=np.double, order='C', copy=False) B signifierait np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False) = n'importe quel np.matrix(a, dtype=np.double, copy=False) B est égal à np.matrix(b, dtype=np.double, copy=False) C u003d a (vide) b commencer le processus de = time.time() C est égal à help A*B C u003d A * B C u003d A * B C est égal, vous pouvez A*B C u003d A * B fin correspond à time.time() tm est égal à (fin-début) ou 5,0 Imprimer('0:4, 1:9.7, 2:9.7'. format(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm))Téléchargez ce logiciel et réparez votre PC en quelques minutes.Oleacc H Error
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