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linux 动态库加载_linux默认动态库加载路径

当我们在linux系统引用动态库时,经常会遇到一个问题,加入我们需要的动态库没有在系统的默认目录下,我们编译时使用-L指定了动态库的路径,编译时没有问题,但是执行调用该动态库的可执行文件时,却提示找不到动态库...library version %s\n”, TF_Version()); return 0; } 程序编译及结果如下: 可见程序编译没有问题,但是当执行可执行程序时,出现如下结果: 程序提示加载动态库失败...修改gcc编译指令后,结果如下: 可见,动态库加载成功,程序运行成功,问题解决。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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NumPy 高级教程——存储加载数据

Python NumPy 高级教程:存储加载数据 在实际应用中,数据的存储加载是数据科学和机器学习工作流程中不可或缺的一部分。NumPy 提供了用于将数组保存到文件以及从文件中加载数组的功能。...在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的存储加载数据的操作,并通过实例演示如何使用这些功能。 1. 存储数据 1.1 保存为文本文件 可以使用 np.savetxt 将数组保存为文本文件。...多个数组的存储加载 可以使用 np.savez 存储多个数组,并使用 np.load 加载这些数组。...总结 NumPy 提供了灵活而强大的工具,使得存储加载数据变得简单而高效。通过使用这些功能,你可以轻松地在不同步骤和项目之间传递数据,从而更好地组织和管理你的数据科学工作。...希望本篇博客能够帮助你更好地理解和运用 NumPy 中的数据存储加载功能。

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Linux 存储加速思路

存储加速方向 存储软件自身软件栈 存储软件自身一般通过是通过减少软件栈开销来达到优化自身的目的,比如软件栈的一些校验或者保护算法可以通过CPU的特殊指令集对存储校验或者保护算法进行优化 网络IO Linux...存储IO 操作系统到实际存储设备落盘过程中,可以采用用户态的驱动和IO栈的旁路操作系统内部大部分IO栈进行加速,比如SPDK CPU处理器的加速 超线程技术 超线程技术是操作系统将每个物理核心识别为2个可以并行的功能工作逻辑核...AES-NI是为了加速AES算法,提高加密的数据吞吐量而设计的扩展指令 CRC32扩展指令集,循环冗余校验(CRC)算法用于网络和存储领域进行的数据一致性检查。...数据计算加速 可以通过FPGA加速纠删码(EC)、数据压缩算法(gzip/LZO/LZ4)、加解密算法、哈希算法 可以通过软件自定义 网络负责复制和备份工作,这一网络可以通过采用FPGA的硬件改造来加速存储协议转换

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写Java不懂Java系列之加载存储

不知道是否还记得Code属性,不记得的小伙伴建议回顾一下,Code属性中存储了今天我们将要讲解的字节码指令!! 今天介绍一下字节码指令(加载存储指令)。...所谓的字节码指令就是JVM在运行时所需要进行的操作,字节码指令大致分以下集中类型: 加载存储指令 运算指令 类型转换指令 对象创建与访问指令 操作数栈管理指令 控制转移指令 方法调用和返回指令 异常处理指令...加载存储指令 加载存储指令用于将数据在栈帧的局部变量表和操作数栈中传输。...01-局部变量加载到操作数栈 iload,iload_,lload, lload_, fload, fload_, dload, dload_, aload, aload_ 其实...JVM支持的是栈式指令集,在我们代码运行过程中,需要通过加载存储指令来完成变量在局部变量表和操作数栈之间的传递。 本期的加载存储指令就介绍到这,我们下期再见!!!

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未对齐原始内存的加载存储操作

提议:SE-0349swift 目前没有提供从任意字节源(如二进制文件)加载数据的明确方法,这些文件中可以存储数据而不考虑内存中的对齐。当前提议旨在纠正这种情况。...改善任意内存对齐的加载操作,很重要的类型是它的值是可以进行逐位复制的类型,而不需要引用计数操作。这些类型通常被称为 "POD"(普通旧数据)或普通类型。...我们建议将未对齐加载操作的使用限制到这些 POD 类型里。...那么什么情况下加载非 POD 类型?只有当原始内存是另一个活跃对象时,且该对象的内存构造已经正确对齐。原来的 API(load)会继续支持这种情况。...但是在运行时,该 API 会将内存地址存储强制转为与原始类型已经正确对齐的偏移量。这里我们建议删除该对齐限制,并强制执行文档中标明的 POD 限制。这样虽然文档已经更新,但 API 可以保持不变。

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Linux虚拟存储管理分析

Linux虚拟存储管理分析 摘 要:本文通过解剖Linux操作系统的虚拟存储管理机制,说明了Linux虚拟存储的特点、虚拟存储器的实现方法,并基于Linux Kernel Source 1.0,详细分析有关虚拟存诸管理的主要数据结构之间的关系...本文介绍了Linux虚拟存储技术的特点,并结合操作系统原理和Linux内核源码,通过分析虚拟存储管理所需的主要数据结构及其相互关系,来更深入地了解Linux虚拟存储管理机制。...当加载关于进程虚拟地址空间的页面时,一系列的vm_area_struct将自动生成,每一个vm_area_struct描述进程的一部分,如执行代码、数据等。...图 3 虚拟存储管理的数据结构关系 数据结构介绍 vm_area_struct Linux采用了虚拟存储区域的方式来管理虚拟存储空间,一个虚拟存储区域是某个进程的一段虚拟存储空间...限于篇幅,本文仅简单介绍Linux在虚拟存储管理上的技术特点与实现的数据结构之间的关系,作为深入探讨Linux虚拟存储管理源码细节的入门性文章,希望能起到抛砖引玉的作用。

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linux内核模块加载命令

三,、硬件驱动在系统中的目录; 四、自己编译驱动的办法; 一,内核相关的命令 1、lsmod 列出已经加载的内核模块; lsmod 是列出目前系统中已加载的模块的名称及大小等;另外我们还可以查看 /proc...filename: /lib/modules/3.10.0-957.el7.x86_64/kernel/net/bridge/br_netfilter.ko.xz description: Linux...Y vermagic: 3.10.0-957.el7.x86_64 SMP mod_unload modversions signer: CentOS Linux...; 1、模块的配置文件 modules.conf 或 modprobe.conf 内核模块的开机自动挂载模块一般是位于一个配置文件,一般的Linux发行版本都有 /etc/modules.conf 或...modules.conf 中加入什么内容; 如果您有些模块不能开机加载,您想让一些模块加机自动加载,就可以把modprobe 模块 直接写入配置文件; 2、内核模块其它配置文件 内核模块的其它配置文件还是需要了解的

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Linux进程通信——共享存储

目前Linux对system V的共享内存方式支持的比较好。在高版本的Linux内核上,我们有更多的方式来完成共享存储。...嵌入式开发板搭载的低版本内核的Linux操作系统基本上都是不支持POSIX标准的内存共享的,只能使用system V的内存共享方式。system V是通过映射特殊文件系统shm中的文件实现内存共享的。...它存储被映射文件的地址。 跑题了,本文将介绍mmap存储映射的方式完成的进程间通信。一种方式是使用dev目录下的特殊文件zero。 ? 该文件是一个字符设备文件,该设备是0字节的无限资源。...当对zero进行存储映射的时候,它具备一下性质。 创建一个未命名的存储区,大小事mmap的第二个参数。 存储区被初始化为0。...Linux除了使用zero以外,它还提供了一种称为匿名映射的方式。这种方式需要在使用mmap的时候指定MAP——ANON标志,并将文件描述符设置为-1。更改上面的程序如下。

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Linux编程】存储映射IO

存储映射I/O使一个磁盘文件与存储空间中的一个缓冲区相映射,对缓冲区的读、写操作就是对文件的读、写操作,从而能够不再使用read、write系统调用。...prot:对映射存储区的保护要求,不能超过open文件时的权限。...PROT_READ:映射区可读 PROT_WRITE:映射区可写 PROT_EXEC:映射区可运行 PROT_NONE:映射区不可訪问 flag:影响映射存储区的属性。...MAP_SHARED:表示存储操作相当于对该文件的write。 MAP_PRIVATE:对映射区的存储操作导致创建该映射文件的一个私有副本。...表示存储区中有地址无法映射到文件里。 mmap实际上是将包括文件内容的内核缓冲区映射到应用程序地址空间,然后用memcpy直接进行数据的拷贝。

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全面解析Pytorch框架下模型存储加载以及冻结

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题。...3.1 模型参数一起存储加载 ''' 这种方式存储模型的参数,而非整个模型 ''' torch.save(model.state_dict(), model_path) # 存储网络模型的参数 checkpoint...存储整个模型与存储模型参数的区别: 整个模型:是保存整个网络结构和参数,使用时会加载结构和其中的参数,即边搭框架边填充参数; 仅参数:仅保存网络模型中的参数,在使用时需要先用训练时的模型实例化,再往里面填入参数...下面我们就分别通过这两种方式进行模型存储加载: model_path_dict = '....]]]]) # 加载参数后的网络输出 test_out2: tensor([[[[0.2558]]]]) # 加载整个模型后的网络输出 从结果中可以看出,这两种方式加载网络模型的效果是一样的,但是只存储参数的模型所占空间为

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