我不确定这是否更多地被视为操作系统问题，但我想我会在这里问一下，以防有人对Python的结局有所了解。我一直在尝试使用joblib并行化一个CPU繁重的for循环，但我发现不是将每个工作进程分配给不同的核心，而是最终所有这些都被分配到同一个核心，并且没有性能提升。这是一个非常简单的例子......fromjoblibimportParallel,delayedimportnumpyasnpdeftestfunc(data):#someveryboneheadedCPUworkfornninxrange(1000):foriiindata[0,:]:forjjindata[1,:]:ii
我不确定这是否更多地被视为操作系统问题，但我想我会在这里问一下，以防有人对Python的结局有所了解。我一直在尝试使用joblib并行化一个CPU繁重的for循环，但我发现不是将每个工作进程分配给不同的核心，而是最终所有这些都被分配到同一个核心，并且没有性能提升。这是一个非常简单的例子......fromjoblibimportParallel,delayedimportnumpyasnpdeftestfunc(data):#someveryboneheadedCPUworkfornninxrange(1000):foriiindata[0,:]:forjjindata[1,:]:ii
numpy.distutils.system_info.BlasNotFoundError:Blas(http://www.netlib.org/blas/)librariesnotfound.Directoriestosearchforthelibrariescanbespecifiedinthenumpy/distutils/site.cfgfile(section[blas])orbysettingtheBLASenvironmentvariable.我需要从本网站下载哪个tar？我已经尝试过fortrans，但我一直收到这个错误(显然设置了环境变量之后)。
numpy.distutils.system_info.BlasNotFoundError:Blas(http://www.netlib.org/blas/)librariesnotfound.Directoriestosearchforthelibrariescanbespecifiedinthenumpy/distutils/site.cfgfile(section[blas])orbysettingtheBLASenvironmentvariable.我需要从本网站下载哪个tar？我已经尝试过fortrans，但我一直收到这个错误(显然设置了环境变量之后)。
在我的代码中，我有一个循环，我在其中构建和确定线性系统并尝试解决它:#pragmaompparallelforfor(inti=0;i有时，程序非常随机地挂起，或者解vector中的结果为NaN。如果我这样做:arma::vecsolution;#pragmaompcritical{solution=solve(weights*A,weights*y);}那么这些问题似乎不再发生了。当它挂起时，它这样做是因为一些线程在OpenMP屏障处等待:Thread2(Thread0x7fe4325a5700(LWP39839)):#00x00007fe44d3c2084ingomp_team_b
在我的代码中，我有一个循环，我在其中构建和确定线性系统并尝试解决它:#pragmaompparallelforfor(inti=0;i有时，程序非常随机地挂起，或者解vector中的结果为NaN。如果我这样做:arma::vecsolution;#pragmaompcritical{solution=solve(weights*A,weights*y);}那么这些问题似乎不再发生了。当它挂起时，它这样做是因为一些线程在OpenMP屏障处等待:Thread2(Thread0x7fe4325a5700(LWP39839)):#00x00007fe44d3c2084ingomp_team_b
在我的大学使用计算机集群时出现矩阵错误，无法在本地计算机上重现。我认为这可能是由于矩阵库(BLAS、LAPACK、ATLAS等)的不同。除了我读过的here之外，我对这些库了解不多，但我认为应该有一种方法让R告诉我它安装了哪些矩阵库(即它正在使用哪些矩阵库)，类似于sessionInfo()告诉我它正在使用哪个版本的R包。 最佳答案 虽然可能没有明确的R函数，但也许您可以利用shell命令(例如，file和ldd)获得一些线索，而无需重新构建集群上的R或root访问权限:(rpath要确保ldd可以正常工作，请查看它是什么类型的文件
在我的大学使用计算机集群时出现矩阵错误，无法在本地计算机上重现。我认为这可能是由于矩阵库(BLAS、LAPACK、ATLAS等)的不同。除了我读过的here之外，我对这些库了解不多，但我认为应该有一种方法让R告诉我它安装了哪些矩阵库(即它正在使用哪些矩阵库)，类似于sessionInfo()告诉我它正在使用哪个版本的R包。 最佳答案 虽然可能没有明确的R函数，但也许您可以利用shell命令(例如，file和ldd)获得一些线索，而无需重新构建集群上的R或root访问权限:(rpath要确保ldd可以正常工作，请查看它是什么类型的文件
