Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

h5dump не работает с libhdf5_serial.so.100: невозможно открыть общий объектный файл

У меня убунто 18.04. Я установил libhdf5-serial-dev:

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev

Установил нормально - ошибок нет. Я могу скомпилировать, связать и запустить файл C++, который создает и заполняет файл HDF5. Результирующий файл выглядит хорошо — я могу его нормально прочитать с помощью h5py и Python.

Я установил hdf5-tools:

sudo apt-get install hdf5-tools

Установил тоже нормально - ошибок нет. Но когда я запускаю h5dump, я получаю:

h5dump: error while loading shared libraries: libhdf5_serial.so.100: cannot open shared object file: No such file or directory

Этого файла нет в /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial (или /usr/lib/x86_64-linux-gnu). Ни в одном из этих каталогов нет файлов с расширением .100.

Любые предложения о том, что я сделал неправильно, и / или как это исправить?

ubuntu-18.04 hdf5
08.01.2021

Ответы:


1

Ни один из ответов, которые я нашел в Интернете, не помог мне решить эту проблему - я перепробовал все предложения, которые нашел.

В конце концов, обновление до Ubuntu 20.04 устранило проблему. Возможно, переустановка Ubuntu 18.04 также устранила бы проблему.

19.04.2021
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..