建站好用的软件,一个销售网站的设计方案,国内最近重大新闻2024,我想做自己网站怎么做终于可以写MPI了#xff0c;没想到#xff0c;刚开始就当头一棒#xff0c;我按照之前的配置MPI环境#xff0c;配置完成就报错 好家伙#xff0c;仔细检查了每一个步骤都没找到问题#xff0c;上网搜索了一些解决方案#xff0c;也没有解决。所幸#xff0c;在配置MPI…终于可以写MPI了没想到刚开始就当头一棒我按照之前的配置MPI环境配置完成就报错 好家伙仔细检查了每一个步骤都没找到问题上网搜索了一些解决方案也没有解决。所幸在配置MPI环境时保存了之前的版本 又重新配置了MPI环境还好没问题不得不说有时候写代码真的跟玄学一样但保存备份真的是一个无比好的习惯赞颂。
目前正在计划实现下面两个阶段 创建网络阶段主要是神经元的创建和 神经元的连接。
SNN分区阶段主要是对SNN网络进行分区比如轮询方式均匀的分配每一个神经元
这两个阶段都在ConnectionManager中实现 // 神经元的邻接表std::vectorstd::vectorint global_adjacency;// 本地的邻接表std::vectorstd::vectorint local_adjcency;//本地的突触集合std::vectorint local_node_gids;//本地神经元集合std::vector Neuron* local_nodes;//本地突触集合std::vector std::vector Synapse* local_synapases;
主要是对这些变量进行修改。
目前已经实现了网络的创建阶段又实现了一个简单的轮询分区阶段
void PartitionManager::perform_partitioning(const std::vectorstd::vectorint global_adjacency, std::vectorstd::vectorint* local_adjacency, std::vectorint* local_node_gids)
{partition.resize(global_adjacency.size());int nPart kernel().mpi_manager.get_num_processes();int rank kernel().mpi_manager.get_rank();for (int i 0; i partition.size(); i) {partition[i] i % nPart;}for (int ii 0; ii global_adjacency.size(); ii){if (rank partition[ii]){local_node_gids-push_back(ii);}for (int jj 0; jj global_adjacency[ii].size(); jj){//如果与这个节点连接的节点也在该进程if (partition[global_adjacency[ii][jj]] rank){(*local_adjacency)[ii].push_back(global_adjacency[ii][jj]);}}}
}
我们将分区的数量与进程的数据保持了一致 创建了如下 代码执行效果为 还是很符合预期的。
现在最大的问题是:因为创建SNN网络的时候种群之间的连接是随机的。如果每个进程都执行一次SNN创建那么不同进程肯定得到不一样的邻接表。
目前的想法就是设立一个主进程。网络的创建在主进程中实现然后再分发给其他进程。或者保证每个进程的SNN创建是相同的。
愁人啊
