MPI初学

本文介绍了一种基于Graph的LabelPropagation算法,通过MPI并行处理技术优化了未知标签大规模处理的时间。步骤包括安装mpi4py、openmpi和Cython,以适应Python环境。适合处理高并发标签传播问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1,https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/49105265 此链接是一个基于graph的标签传播(Label Propagation)算法的说明和代码,其中考虑到未知标签一旦很多,单核处理时间过长,因此采用多核的MPI并行处理进行了代码处理。

 

2,为使用MPI进行并行处理,首先

按照 https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/49031845 安装mpi4py,openmpi和Cpython等相关工具包。

step1:按照 4.2、安装openmpi(可选择较新版本);

step2:下载系统对应版本匹配可用的Cython包,安装后检验是否安装成功;

step3:下载新版本的mpi4py(旧版本不支持3.5以上的python),再按照“4.4、安装mpi4py”进行解压和安装;最后检验是否安装成功即可。

由于该参考文档年限久远,实际操作过程中会产生问题,可参考最新的pip install mpi4py方式直接安装其工具包和相关软件包。

 

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值