在大量搜索此问题的解决方案后，我发现尚未针对Windows正确记录此特定错误。所以我决定将这个问题连同解决方案一起发布。抱歉，如果我将其发布在错误的部分。我希望这个解决方案能帮助用户解决PyOpenCL安装错误的问题。请注意，此处使用的示例适用于ATIRadeonGPUs支持AMDOpenCLSDK开发工具包。对于其他GPUs，请引用各自的参数并根据需要实现。也不要尝试使用pip安装如果安装失败。而是下载pyopencl的压缩副本来自here.所以安装PyOpenCL时的错误信息是:Infileincludedfromsrc/wrapper/wrap_cl.cpp:1:0:src/wr
我知道有一个openCLC++API，但是我在编译我的内核时遇到了问题...内核必须用C编写吗？那么它只是允许用C++编写的主机代码吗？或者有没有什么方法可以用我找不到的C++编写内核？具体来说，我正在尝试使用pyopencl编译我的内核，但它似乎失败了，因为它将它们编译为C代码。 最佳答案 OpenCLC是C99的子集。还有OpenCLC++(OpenCL2.1和OpenCL2.2规范)，它是C++14的子集，但尚未由任何供应商实现(OpenCL2.1部分由Intel实现，但不是C++内核)。宿主代码可以用C、C++、python
我已经为我的GPU安装了最新的CUDA和驱动程序。我在Win764位上使用Python2.7.10。我尝试从以下位置安装pyopencl:一个。位于http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyopencl的非官方Windows二进制文件b。在从https://pypi.python.org/pypi/pyopencl获取源代码后编译我自己的这两种情况下的安装都成功了，但是我在尝试导入时收到了相同的错误消息:>>>importpyopenclTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C
这个数学函数的目的是使用二面角计算两个(或更多)蛋白质结构之间的距离:例如，它在结构生物学中非常有用。我已经使用numpy在python中编写了这个函数，但目标是实现更快。作为计算时间引用，我使用scikit-learn包中提供的欧氏距离函数。这里是我目前的代码:importnumpyasnpimportnumexprasnefromsklearn.metrics.pairwiseimporteuclidean_distances#Wehave10000structureswith100dihedralanglesn=10000m=100#Generatesomerandomdatac
我有PyOpenCL代码和OpenCLC内核代码。我在运行我的应用程序时捕获了段错误。如何使用某些调试器或其他开发工具来调试此类错误？我不知道到底该怎么做才能找出问题所在。我想到了printf之类的选项，但我想使用更强大的东西。我认为内核代码有错误，所以我想先调试内核代码。更新。我在linux(ArchLinux，3.6.11)、python2或3、PyOpenCl2012.1 最佳答案 内核调试是一个依赖于实现的事情。在Linux上，我发现最好的方法是在CPU上使用AMD的CL实现，使用-g编译内核，并使用gdb。他们在他们的编程
我有PyOpenCL代码和OpenCLC内核代码。我在运行我的应用程序时捕获了段错误。如何使用某些调试器或其他开发工具来调试此类错误？我不知道到底该怎么做才能找出问题所在。我想到了printf之类的选项，但我想使用更强大的东西。我认为内核代码有错误，所以我想先调试内核代码。更新。我在linux(ArchLinux，3.6.11)、python2或3、PyOpenCl2012.1 最佳答案 内核调试是一个依赖于实现的事情。在Linux上，我发现最好的方法是在CPU上使用AMD的CL实现，使用-g编译内核，并使用gdb。他们在他们的编程
我在安装了pyopencl的anacoda环境中运行:$>condalist|greppyopenclpyopencl2018.2.5py37h9888f84_0conda-forge然后我从同一个窗口启动:$>anaconda3/bin/jupyter_mac.command这是:cat/Anaconda3/bin/jupyter_mac.commandDIR=$(dirname$0)$DIR/jupyter-notebook所以，现在我们正在运行笔记本。当我尝试导入pyopencl时:importpyopenclascl我收到以下错误:ModuleNotFoundError:Nom
Mac上对OpenCL的支持是goingtoendinmacOS10.15，因此人们投资于PyOpenCL+OpenCL作为进行通用GPU(+CPU)计算的手段将很快开始失去一个关键平台。所以我的问题是:近期是否有PyOpenCL+OpenCL的任何可行的多平台GPGPU计算替代方案？会Vulkan有可能使用Python包装器吗？ 最佳答案 (此答案包含一些实用的建议，并附有意见和个人猜测。如果其中一些被认为不合适，我很乐意根据收到的评论编辑此答案。)我的观点是，macOS上可用的CL实现一直几乎没有用，因为它们有很多错误。另一方面
