Att Lösa Oleacc.h-felet Råkar Vara Lätt Att Fixa
February 22, 2022
Rekommenderas: Fortect
Om du står inför skulle jag säga oleacc.h-felet, bör följande wordpress-inlägg hjälpa.Så numpy-mkl betyder i stort sett den bästa versionen som pekar på numpy kompilerad för ett givet MKL Fortran-bibliotek. Det är troligt att just den här klumpiga typen du hade tidigare på något sätt var trasig och kunde inte upptäcka de nödvändiga biblioteken.
Observera att var och en av våra appöversikter är slut, men håll den här för studier. Istället för att manuellt bygga Numpy/Scipy med Intel® MKL som visas nedan, rekommenderar vissa märken starkt att du använder Intel® -inlämningsrörelserna för Python* baserat på Numpy/Scipy till Intel® Math Core Library (Intel® MKL) och mer.< /p>
Installera Intel® Distribution för Python* och Intel® Performance Libraries med Anaconda* från: /content/www/us/en/develop/articles/using-intel-distribution-for-python- with-anaconda.Kraftfull HTML
Förutom den självklara kosmetiska hjälpen kan NumPy också vara begagnad som en effektiv flerdimensionell behållare tack vare enkel data.
$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.gzLägg till efterföljande pipes till site.cfg i NumPy toppnivåkatalogen för att använda Intel® MKL om du bygger efter en Intel 64-plattform, förutsatt att denna standardriktning för Intel MKL. Installation av Intel Parallel Studio XE på Intel Composer XE-versionen går :< /p>
Som du gör för närvarande, om du bygger NumPy för 32-bitars, lägg till
[mkl]library_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32include_dirs=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/includemkl_libs motsvarar mkl_rtlapack_libs=Ändra stilen på vår linje beroende på om du vill skapa en 36-bitars eller 64-bitars anpassning. Till exempel: Om du arbetar med 64-bitars sammansättningar, ändra den här raden till faktiskt denna del av den nuvarande IntelEM64TCCompiler-klassen, och kompilatorn typ verkligen “Intelem”.
Här provar vi -O3, en hastighetsoptimering, och får för mer intensiva slingtransformationer, till exempel som sammanslagning, blockering och spärr, och vikning av IF-satser, -openmp orsakad av OpenMP multithreading och -xhost-sortimentet som kompilatorn använder för att få tillhörande uppräkningsinstruktioner. till den speciella högsta SIMD-instruktionsuppsättningen i kommersiell mening som finns En bra kompilator för värdprocessorn. Om du behöver använda dess ILP64-gränssnitt kan du lägga till en speciell -dmkl_ilp64 kompilatorflagga.
Eftersom Intel® MKL faktiskt stöder dessa gränssnitt kan NumPy uppnå Intel MKL-förbättringen genom att göra betydande ändringar i NumPy-skript. NumPy är det grundläggande erbjudandet som krävs för vetenskaplig beräkning med Python.
Kör icc –service för mer information om CPU-specifika alternativ, så kommer Intel att omdirigera dig till kompilatordokumentationen för detaljer om ett nummer som har att göra med kompilatorn flaggor.
mpopt='openmp' if v utan att nämna sjätte v 
return ['-xhost -fp-model strict -fPIC -'.format(mpopt)] Rekommenderas: Fortect
Är du trött på att din dator går långsamt? Är det full av virus och skadlig kod? Var inte rädd, min vän, för Fortect är här för att rädda dagen! Detta kraftfulla verktyg är utformat för att diagnostisera och reparera alla slags Windows-problem, samtidigt som det ökar prestanda, optimerar minnet och håller din dator igång som ny. Så vänta inte längre - ladda ner Fortect idag!
Om du använder en nuvarande version har den här källan redan ersatts av intel.py. Du kan kontrollera användningen av många kompilatorflaggor för reklam och marknadsföring.
Skillnaden var att “intel” används mot ia32 och “intelem” används på intel64.
Acceleration > 1 betyder att MKL är definitivt snabbare. En speedup < 0 indikerar att "standard" numpy (med openBLAS) är snabbare. Som du kan se, det finns färre karaktär av spelet. Det finns en liten hastighetsökning (~1,1x) för att passa vissa funktioner.
--prefix= Om köpare skulle älska att installera appen på dessa valda inlämningssidor. I den här positionen, efter att ha lyckats bygga numpy, behöver du verkligen exportera den responsiva PYT-miljönHONPATH som pekar till din ordnade mapp.
På gatan nedanför kan vi lätt se att Intel MKL överträffade OpenBLAS i några av funktionerna vi två testade. Faktum är att schemaläggning av matrisbestämmande möten med Intel är drygt 10 gånger snabbare! fftn var 10 funktioner snabbare än numpy som körde 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 installatör $export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/intel64/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/intel64:$LD_LIBRARY_PATH $export LD_LIBRARY_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/ia32:$preLD_LIBRARY>LD_LIBRARY_PATH kan orsaka allvarliga problem om du har ställt in Intel MKL och Intel Composer XE, som finns på en annan världsvid webb än standardmodellerna. Den egentligen enda lösningen vi har visat att vi faktiskt fungerar är att bygga Python, NumPy och SciPy i en specifik miljö där du ställer in LD_RUN_PATH-aspekten, till exempel: för ia32-plattformen:$export LD_RUN_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/mkl/lib/ia32/:/opt/intel/compilers_and_libraries_2018/linux/lib/ia32:$LD_LIBRARY_PATH
importera numpy som npImporttidN är lika med sex tusenM=10000 k_list innebär [64, 80, nittio ja, etthundrafyra, 120, 112, 128, 144, hundra dollar och fyrtio, 176, 192, 200, 208, 224, 240 plus, 256, 384] def get_gflops(M, N, K): Returnerar M*N*(2,0*K-1,0) - 1000**3 np.show_config() för K som bär k_list: a är lika med np.array(np.random.random((M, N)), dtype=np.double, order='C', copy=False) B innebär np.array(np.random.random((N, K)), dtype=np.double, order='C', copy=False) innebär valfri np.matrix(a, dtype=np.double, copy=False) B = np.matrix(b, dtype=np.double, copy=False) C u003d a * b start är lika med time.time() C är lika med A*B C u003d A 7 . B C u003d A * B C är lika med A*B C u003d A 4 . B terminate matches time.time() tm = (slut-start) även känd som 5.0 Skriv ut('0:4, 1:9.7, 2:9.7'. format(K, tm, get_gflops(M, N, K) - tm))Ladda ner den här programvaran och fixa din dator på några minuter.Oleacc H Error
Blad Oleacc H
Oleacc H Fout
Erreur Oleacc H
Oleacc H 오류
Errore Oleacc H
Error Oleacc H
Erro Oleacc H
Oleacc H Fehler
Oshibka Oleacc H
