如果 scipy.weave.inline 在集群上运行的大规模并行 MPI 应用程序中被调用，该应用程序具有所有节点共有的主目录，则每个实例都访问相同目录以获取编译代码:$HOME/.pythonxx_compiled。由于显而易见的原因，这很糟糕，并会导致许多错误消息。如何规避这个问题？
最佳答案
根据 the scipy docs ，您可以将编译后的数据存储在不在 NFS 共享上的目录中(例如/tmp 或/scratch 或您的系统可用的任何目录)。那么你就不必担心你的冲突。您只需将 PYTHONCOMPILED 环境变量设置为其他变量即可。
关于python - 如何在集群上启用 MPI 的应用程序中使用 scipy.weave.inline？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17154381/