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免责声明：我是构建/make/packages/cmake 的菜鸟。
我的目标：xtensor-blas在 C++ 中使用库
我的环境： Win10 x64，CLion2021
我的问题：无法编译最简单的示例。关于项目依赖关系的某事。
我试过：
1）使用我可以谷歌搜索的每个教程手动下载和编译openBLAST - 总是停在不同的问题上。要么我没有“nmake”，要么由于某种原因构建失败，或者我得到“未定义的引用”等 - 我已经不知所措了几天。一步一步的演练将不胜感激。
2）我得到的最接近的是使用 anaconda conda install -c conda-forge openblas，然后将“包含”目录从xtl,复制粘贴到我的项目中xtensor。xtensor-blas

cmake_minimum_required(VERSION 3.19)
project(tstxtensor3)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 20)

add_executable(tstxtensor3 main.cpp)

include_directories(.)

add_definitions(-DHAVE_CBLAS=1)

set(OpenBLAS_DIR c:/Users/pruglo/anaconda3/envs/evn/Library/share/cmake/OpenBLAS/)
find_package(OpenBLAS REQUIRED)

if (OpenBLAS_FOUND)
    include_directories(${OpenBLAS_INCLUDE_DIRS})
    target_link_libraries(tstxtensor3 c:/Users/pruglo/anaconda3/envs/evn/Library/lib/openblas.lib ${OpenBLAS_LIBRARY})
else ()
    message("OpenBLAS NOT FOUND!")
endif ()

Cmake 加载成功，并且OpenBLAS_FOUND是true. 但是当我编译我的 cpp 时，我得到error while loading shared libraries: openblas.dll: cannot open shared object file: No such file or directory Process finished with exit code 127
Note: OpenBLAS_INCLUDE_DIRSexpands to c:/Users/pruglo/anaconda3/envs/evn/Library/include/openblasand OpenBLAS_LIBRARYexpands toc:/Users/pruglo/anaconda3/envs/evn/Library/bin/openblas.dll

额外问题：

  • 我需要 LAPACK 或其他东西xtensor-blas吗？
  • 我可以便携式构建我的项目，这样我就不需要为我开发的每台电脑安装所有东西吗？
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1 回答 1

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免责声明：我远非 Windows 专家（我只是在持续集成中使用它进行测试）。

您应该能够使用xtensor-blas提供的目标。所以应该可以做的是（在任何平台上）：

cmake_minimum_required(VERSION 3.1)

set(CMAKE_BUILD_TYPE Release)

project(myexec)
find_package(xtensor)
find_package(xtensor-blas)
add_executable(${PROJECT_NAME} main.cpp)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} xtensor xtensor-blas)

既然您谈论conda，那确实是我认为最简单并且适用于所有平台的方法。我真的只需要做

conda install -c conda-forge cmake xtensor xtensor-blas

（在我加载的环境中）。

这里可能有一个陷阱：请注意，我使用了来自conda的CMake。可能是它为conda配置了正确的路径（但我不太确定是否诚实）。

为了完整起见，我认为您可以使用（从您的源目录，加载您的conda环境）：

conda install -c conda-forge ninja
cmake -G "NMake Makefiles" -Bbuild
cd build
nmake

为了独立，我使用文档中的示例进行了测试：

#include <xtensor.hpp>
#include <xtensor-blas/xlinalg.hpp>

int main()
{
    xt::xarray<double> a = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};
    auto d = xt::linalg::det(a);
    std::cout << d << std::endl;  // 6.661338e-16
    return 0;
}
于 2021-03-31T08:28:53.400 回答