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开发环境Dev.C++,如何获得OpenMp的支持?
tiwafic
2008-03-23 12:15:06
如题,谢谢各位了!
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开发环境Dev.C++,如何获得OpenMp的支持?
如题,谢谢各位了!
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intel_www
2008-03-31
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[Quote=引用 4 楼 tiwafic 的回复:]
我的是Dev.C++啊,
[/Quote]
不好意思,误把Dev C++当作MS的Visual Studio了。这个俺没用过,放狗搜了一把,不知对不对:
/****************/
菜单tools->compiler options
add the following commands when calling compiler:
加上-openmp
/****************/
tiwafic
2008-03-30
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我的是Dev.C++啊,
intel_www
2008-03-25
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MS 从VS2005开始支持OpenMP.你可以在项目属性对话框 -> C++ -> 语言 中打开OpenMP. 如果是老版本VS的话可以通过安装Intel编译器的方法来支持OpenMP.
tiwafic
2008-03-23
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有人知道的吗?多谢各位了!
tengwl
2008-03-23
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在DEV C++中可以设置编译选项吗?
如果可以的话,加上/Qopenmp试试看
openmp
_并行计算作业_并行计算_
openmp
_并行计算期末_源码
并行计算作业,附有使用说明,期末总结
dev
c运行
openmp
库且有诸多案例,清晰明了
基于
C++
开发的深度学习前向推理框架源码+项目说明.zip
1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载体验!下载完使用问题请私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【资源说明】 基于
C++
开发的深度学习前向推理框架源码+项目说明.zip 一个初学者的深度学习框架,使用
C++
编写,旨在为用户提供一种简单、易于理解的深度学习实现方式。以下是本项目的主要特点和功能: 计算图:使用计算图来描述深度学习模型的计算过程,利用计算图将神经网络的计算过程视为一个有向无环图。通过构建计算图,可以将深度学习模型转化为一系列的计算节点,通过节点之间的连接来表达模型的计算逻辑,使得计算过程可视化并易于维护和优化。 张量:使用Tensor类封装张量,
支持
float类型数据,并提供了访问张量属性和元素的接口以及一些查询、修改张量属性的函数。在计算图中,使用张量来表示各个操作的输入和输出,将神经网络中的所有数据表示为张量,以
支持
并行计算。 前向传播:实现了基础的前向传播。可以自定义神经网络结构,如添加层、激活函数等。 易于扩展:模块化设计使得用户可以轻松地添加新的模块或算法,以适应不同的任务需求。 通过学习和使用这个项目,用户可以深入了解计算图、张量、前向传播,使用
C++
构建简单的深度学习框架。 同时,本项目也为用户提供了一个基础框架,以便他们可以更全面地研究、开发和部署深度学习算法。 ##
开发环境
- 系统:ubuntu 22.04 - 开发语言:
C++
17 - 数学库:Armadillo + OpenBlas - 加速库:
OpenMP
- 单元测试:Google Test - 性能测试:Google Benchmark - 其他:opencv + glog ## 搭建环境 使用Linux对应发行版的包管理器安装必要的组件 - Fedora & Red Hat: cmake, openblas-
dev
el, lapack-
dev
el, arpack-
dev
el, SuperLU-
dev
el - Ubuntu & Debian: cmake, libopenblas-
dev
, liblapack-
dev
, libarpack2-
dev
, libsuperlu-
dev
基于
C++
开发的深度学习前向推理框架源码+项目说明.zip
Ubuntu 18.04 安装Open3D
C++
版本
Ubuntu 18.04 安装Open3D
C++
版本
如何使用英特尔C ++编译器和
OpenMP
4.5库实现并行的“稳定”三向快速排序
我将讨论如何使用英特尔C ++编译器和
OpenMP
4.5库提供现代代码,该库基于上一篇文章中已讨论的并行代码来实现并行的“稳定”三向快速排序。
Python库 | gmic-2.8.1.
dev
6-cp37-cp37m-macosx_10_10_intel.whl
python库,解压后可用。 资源全名:gmic-2.8.1.
dev
6-cp37-cp37m-macosx_10_10_intel.whl
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