parallel-netcdf-1.8.1版本安装与使用指南

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0 下载量 8 浏览量 更新于2024-11-02 收藏 1.13MB GZ 举报
并行NetCDF（Parallel NetCDF，pNetCDF）是一种在分布式内存并行计算环境中实现NetCDF接口的库。NetCDF（Network Common Data Form）是一种用于存储和传输科学数据的文件格式。它被广泛用于地球科学和大气科学领域，如气候模拟、海洋建模、天气预报和天文学研究等。并行NetCDF库旨在为并行文件系统提供高效的I/O操作，并优化并行计算环境中的数据访问。 并行NetCDF库的特点包括： 1. 提供了标准的NetCDF接口，使得用户可以使用熟悉的函数和语法来读写数据。 2. 支持并行I/O操作，能够同时利用多处理器的能力来加速数据的读写过程。 3. 适用于多种并行环境，如MPI（Message Passing Interface）、OpenMP等。 4. 优化了数据传输，减少了通信开销，提高了数据读写的效率。 在使用并行NetCDF库时，用户通常需要根据其系统环境和所使用的编译器进行配置。例如，从给定的描述中我们可以看到，用户需要先解压parallel-netcdf-1.8.1.tar.gz文件，然后进入到解压后的目录中。接下来需要指定Fortran和C编译器，分别为mpifort和mpicc。此外，需要添加编译选项-fPIC来生成位置无关的代码，这是为了确保库在不同的系统环境中能被正确加载。 接下来，用户需要运行configure脚本来配置并行NetCDF的构建环境。在configure命令中，--prefix参数指定了安装目录，这里设置为/usr/local/pnetcdf-1.8.1_mpich-3.2。之后，用户需要执行make all check命令来编译源代码并运行测试套件，确保库文件的正确性和性能表现。最后，使用sudo make install命令将编译好的库文件安装到指定的目录中。 在标签中，"-baijiahao"和"gavez1d"可能是来源标记或特定的标识符，而"pnetcdf"和"parallel-netcdf"以及"pnetcdf1.8.1"则是用来标识该压缩包包含的软件版本和名称。 压缩包文件名称列表中只有一个条目，即"parallel-netcdf-1.8.1"。这表明当前的压缩包包含了并行NetCDF版本1.8.1的源代码和相关文件，用户可以从中构建出适用于特定并行计算环境的并行NetCDF库文件。

jdk-8u301-linux-x64.tar.zip

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对于Linux用户来说，这个版本的JDK是通过.tar.gz格式提供的，这种格式是Linux系统常见的归档和压缩方式，需要使用tar命令进行解压。 为了在Linux系统上安装这个JDK，首先需要解压缩文件。可以使用以下命令： ```...

jdk-8u221-linux-x64.tar.gz

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`jdk-8u221-linux-x64.tar.gz` 是Oracle公司发布的JDK 8的第221次更新在Linux 64位平台上的打包文件。这个文件采用tarball格式（.tar.gz），是一种常见的Linux/Unix系统中用于存储多个文件和目录的压缩包，便于下载...

jdk-7u60-linux-x64.tar.gz

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在本例中，我们关注的是JDK的64位版本，适用于Linux操作系统，具体为"jdk-7u60-linux-x64.tar.gz"。这个文件是一个压缩包，通过tar和gzip命令在Linux系统中进行解压。 ### JDK 1.7 版本 Java 7，也被称为Java SE 7...

帮我写一个c++程序，要求如下：esim_tool --model=<model.bin> --input=<ifmap.bin> --output=<ofmap.bin> --infer_order=<depthfirst|breadthfirst|random|parallel> [--dump=dump_dir]

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std::cerr << "Usage: esim_tool --model=<model.bin> --input=<ifmap.bin> --output=<ofmap.bin> --infer_order=|breadthfirst|random|parallel> [--dump=dump_dir]\n"; return 1; } // 执行模型推理 std::...

帮我写一个c++程序，要求如下：esim_tool --model=<model.bin> --input=<ifmap.bin> --output=<ofmap.bin> --infer_order=<depthfirst|breadthfirst|random|parallel>，要保持120的行宽，并且将命令行参数解析单独封装成一个函数

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cerr << "Usage: esim_tool --model=<model.bin> --input=<ifmap.bin> --output=<ofmap.bin> --infer_order=|breadthfirst|random|parallel>" ; exit(EXIT_FAILURE); } } if (args.model_file.empty() || args....

帮我写一个c++程序，要求如下：esim_tool --model=<model.bin> --input=<ifmap.bin> --output=<ofmap.bin> --infer_order=<depthfirst|breadthfirst|random|parallel>，要保持120的行宽，并且将命令行参数解析使用getopt_long单独封装成一个函数

2023-06-10 上传
cout << "Usage: esim_tool --model=<model.bin> --input=<ifmap.bin> --output=<ofmap.bin> --infer_order=|breadthfirst|random|parallel>" ; exit(EXIT_FAILURE); } } } int main(int argc, char* argv[]) {...

if isinstance(self.netD, nn.DataParallel) or isinstance(self.netD, DistributedDataParallel): net_struc_str = '{} - {}'.format(self.netD.__class__.__name__, self.netD.module.__class__.__name__) 解释该段代码

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这段代码是用于检查神经网络模型是否使用了分布式训练的技术（DataParallel或DistributedDataParallel），并打印出网络模型的类名和模块名。其中，netD代表判别器模型。如果网络模型使用了分布式训练技术，则输出形...

nmap -v scanme.nmap.org 扫描与 nmap -vv scanme.nmap.org 扫描的区别是什么

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Initiating Parallel DNS resolution of 1 host. at 09:30 Completed Parallel DNS resolution of 1 host. at 09:30, 0.02s elapsed Initiating Connect Scan at 09:30 Scanning scanme.nmap.org (45.33.32.156) ...

def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()

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这段代码定义了一个名为generate的方法，用于生成分类模型...10. `self.model = nn.DataParallel(self.model)`：将模型转换为多GPU并行计算模型。 11. `self.model = self.model.cuda()`：将模型移动到GPU上进行计算。

C:/Program Files/mingw-w64/x86_64-8.1.0-posix-seh-rt_v6-rev0/mingw64/bin/../lib/gcc/x86_64-w64-mingw32/8.1.0/../../../../x86_64-w64-mingw32/lib/../lib/libmingw32.a(lib64_libmingw32_a-crt0_c.o):crt0_c.c:(.text.startup+0x2e): undefined reference to `WinMain' collect2.exe: error: ld returned 1 exit status

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#pragma omp parallel for reduction(+:sum1) for (int i = 0; i ; i++) { sum1 += numbers[i]; } double end_time = omp_get_wtime(); printf("使用OpenMP reduction子句的总和: %d\n", sum1); printf(...
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