Het Oplossen Van De Oleacc.h-fout Is Eenvoudig Als U Deze Wilt Oplossen
February 22, 2022
Aanbevolen: Fortect
Als je worstelt met de oleacc.h-fout, zou deze volgende blogpost je moeten helpen.Dus numpy-mkl betekent gewoon de beste versie van numpy gecompileerd voor een aangeboden met MKL Fortran-bibliotheek. Het is waarschijnlijk het feit dat het numpy-type dat je eerder had, op de een of andere manier kapot was en de vereiste bibliotheken niet kon observeren.
Houd er rekening mee dat het app-overzicht niet meer up-to-date is, maar bewaar het hier ter referentie. In plaats van Numpy/Scipy handmatig te ontwerpen met Intel® MKL zoals weergegeven lager dan, raden sommige ontwikkelaars ten zeerste aan om een soort Intel® -distributie voor Python* te gebruiken op basis van Numpy/Scipy op de Intel® Math Core Library (Intel® MKL) en meer.
Intel®-distributie installeren voor Python* en Intel® Performance Libraries met Anaconda* van: /content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for-python- with-anaconda.Krachtige HTML
Naast de hele voor de hand liggende wetenschappelijke hulp, kan NumPy misschien zelfs worden gebruikt als een krachtige multidimensionale container voor eenvoudige gegevens.
$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.gzVoeg momenteel de volgende leidingen toe aan site.cfg die zich in de NumPy-directory op het hoogste niveau bevinden om Intel® MKL te kunnen gebruiken als u op een Intel 64-model bouwt, uitgaande van de standaardrichting voor Intel MKL Intel Parallel Studio XE installeren op Intel Composer XE kopiëren gaat:< /p>
Zoals je momenteel doet, als je NumPy voor 32-bit bouwt, leen
[mkl]library_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs is gelijk aan mkl_rtlapack_libs=Verander de pit van deze regel, afhankelijk van of u een 36-bits en 64-bits versie maakt. Bijvoorbeeld: als je 64-bits assemblages gaat bouwen, verander dan hier de regel naar dit deel van vaak de huidige IntelEM64TCCompiler-klasse, en dit compilertype is zeker “Intelem”.
Hier gebruiken we -O3, een snelheidsbevorderende, en zorgen voor intensievere oneindige lustransformaties zoals samenvoegen, blok opnieuw activeren en blokkeren, en het vouwen van IF-statement, -openmp via OpenMP multithreading, en de zeer -xhost optie die de compiler gebruikt om de bijbehorende enum-gids te genereren. naar het hoogste SIMD-instructiepakket dat in de handel verkrijgbaar is. Een goede compiler voor u, de hostprocessor. Als u hulp nodig heeft bij het gebruik van de ILP64-interface, kunt u eventueel de compilervlag -dmkl_ilp64 toevoegen.
Omdat Intel® MKL deze interfaces daadwerkelijk ondersteunt, kan NumPy de Intel MKL-optimalisatie bereiken door aanzienlijke aanpassingen aan NumPy-scripts aan te brengen. NumPy is het eigenlijke basispakket dat nodig is voor een wetenschappelijke pc met Python.
Voer icc –service uit voor aanvullende informatie over CPU-specifieke opties, en Intel zal u naar de hoofddocumentatie van de compiler verwijzen voor details over een handvol compilervlaggen.
mpopt='openmp' indien v geen vermelding van v 
retour ['-xhost -fp-model strict -fPIC -'.format(mpopt)] Aanbevolen: Fortect
Bent u het beu dat uw computer traag werkt? Zit het vol met virussen en malware? Vrees niet, mijn vriend, want Fortect is hier om de dag te redden! Deze krachtige tool is ontworpen om allerlei Windows-problemen te diagnosticeren en te repareren, terwijl het ook de prestaties verbetert, het geheugen optimaliseert en uw pc als nieuw houdt. Wacht dus niet langer - download Fortect vandaag nog!
Als je een moderne versie gebruikt, is deze bron mogelijk al vervangen door intel.py. U kunt het gebruik van een groot aantal optimalisatiecompilervlaggen verkennen.
Het verschil is dat “intel” pre-owned is voor ia32 en “intelem” eerder werd gebruikt voor intel64.
Acceleratie > een bepaald persoon betekent dat MKL zeker veel sneller is. Een versnelling < 0 geeft aan welke op zijn beurt "standaard" numpy (met openBLAS) sneller is. Zoals je kunt zien, kunnen er minder verschillen zijn. Er is een kleinere versnelling (~ 1,1x) voor sommige functies.
--prefix= Als kopers de software-app op de door hen gekozen indieningspagina willen installeren. In dit geval moet u, na een succesvol kantoorgebouw numpy, momenteel echt de responsieve PYT-omgevingHONPATH exporteren die naar de beste installatiemap wijst.
In de straat in de volgende paragraaf kunnen we zien dat Intel MKL beter presteerde dan OpenBLAS in enkele van de volledige functies die we hebben getest. In feite is het plannen van matrixelementen met Intel nu iets meer dan 8 keer sneller! fftn zou 10 keer sneller zijn dan numpy het beheren van 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 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 kan ernstige problemen veroorzaken als uw bedrijf Intel MKL en Intel Composer XE heeft geïnstalleerd, die zich in andere mappen bevinden dan de standaardselecties. De enige oplossing die we hebben laten zien is om nog steeds te werken, is om Python, NumPy en SciPy te laten werken in een functioneel specifieke omgeving waar je de exacte LD_RUN_PATH-variabele instelt, bijvoorbeeld: voor het belangrijkste ia32-platform:
import numpy op grond van het feit dat npTijd importerenN = zesduizendM=10000 k_list = [64, 80, 92 % van ja, 104, 120, 112, 128, honderdvierenveertig, honderdveertig, 176, 192, 200, 208, 224, 240 plus, 256, 384] def get_gflops(M, N, K): Retourneert M*N*(2.0*K-1.0) - 1000**3 np.show_config() voor K in k_list: het recht is gelijk aan np.array(np.random.random((M, N)), dtype=np.double, order='C', copy=False) B lijkt aan te geven np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False) = elke np.matrix(a, dtype=np.double, copy=False) B is gelijk aan np.matrix(b, dtype=np.double, copy=False) C u003d een 2 . B aan de slag = time.time() C is gelijk en dat zal A*B C u003d A * B C u003d A * B C is gelijk en A*B C u003d A * B einde wedstrijden time.time() tm is gelijk aan (eind-start) of 5,0 Print('0:4, 1:9.7, 2:9.7'. formaat(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm))Download deze software en repareer uw pc binnen enkele minuten.Oleacc H Error
Blad Oleacc H
Oleacc H Fel
Erreur Oleacc H
Oleacc H 오류
Errore Oleacc H
Error Oleacc H
Erro Oleacc H
Oleacc H Fehler
Oshibka Oleacc HRelated posts:
Stappen Om Nginx WordPress Wp-admin Te Diagnosticeren, Hebben Geen Problemen Ontdekt
Hoe Gaan Klanten Om Met Het Plaatsen Van Foutopsporingspunten Aan De Binnenkant Van Een Windows-service?
Hoe Kan Ik De Bsod Portcls.sys-fout Herstellen?
Je Hebt Een Probleem Met Wnetopenenum Doordat Fout 58 Is Mislukt
