问题标签 [atlas]

我有extconf.rb以下几行：

所以，cblas_dgemm肯定是在cblas.h。当我查看mkmf.log时，我发现这个检查实际上是在寻找两件事：

1. 某处的_cblas_dgemm符号（？）
2. 一个可调用cblas_dgemm的cblas.h.

两个测试都失败了。我认为前者失败了，因为我需要一条dir_config线cblas，也许还有一条线have_library('cblas')。

但我不知道如何使后一个测试通过（参见要点的第 24 行）。是否可以将一个块传递给它，have_func以便它实际上用合理的参数调用它？还是有其他方法可以运行此测试？还是我必须dir_config正确设置这些东西？

顺便说一下，这是第 24 行：

是的，当然，cblas_dgemm需要很多参数——其中一些是矩阵。

mkmf令人沮丧的是，关于这些功能的文档很少。

I am trying to setup ATLAS, BLAS, LAPACK, and R on an OpenSuSE 12.2 server with an 8 core AMD athlon FX-8320. I have turned off the CPU frequency scaling using cpufreq and a script cfu from paste.opensuse.org/92162247 made by James McDaniel.

So following the instructions, here http://math-atlas.sourceforge.net/atlas_install/node45.html I didn't need to install gcc (that I know yet) I have gcc (SUSE Linux) 4.7.1 20120723 installed, g++, and gfortran the same version as gcc.

The instructions are to make a bogus configuration of ATLAS to determine the compiler flags to use. ATLAS is configured in the instructions as '../configure -b 64 -D c -DPentiumCPS=2200 -Fa alg -fPIC'. I modify this to what I think will work for my setup ' ../configure -b 64 -t 8 -Fa alg -fpic -A x86_64 -D c -DpentiumCPS=3500 -Si latune 1 --prefix=/usr/local/lib64 --with-netlib-lapack-tarfile=/opt/maths/lapack-3.4.2.tgz' I get these errors.

Atlas makes a Make.inc and if I fgrep F77 and F77 flags I get 'gfortran-4.7' AND '-O -mavx -fpic -m64'. Maybe the -mavx flag handles the AVXMAC error? Do I need -mavx? I will proceed with my instructions...

我正在尝试将犰狳库安装到我的 linux 系统（ubuntu 12.04）上。安装时首先需要 BOOST BLAS ATLAS 和 LAPACK。有没有办法检查这些库是否已经安装？

TLDR：我可以在 NumPy 和 SciPy 中使用静态 ATLAS/LAPACK 库吗？

背景：

使用 LAPACK 构建 ATLAS 后，使用以下内容：

我得到了以下文件BUILD/lib：

.a文件：

.so文件：

我的第一个问题是，为什么我没有和（.so共享动态库）文件？lapackcblas

我的第二个问题是，NumPy 使用以下两个文件中的哪一个？

最后，如果我定义：

并添加/path_to_BUILD/lib到NumPy 文件中LD_LIBRARY_PATH的library_dirs变量中。site.cfgNumPy 和 SciPy 会使用我的库吗？（即使它们是静态的？）。

我一直在将 MATLAB 代码移植到 Python 上，经过大量工作后，我有了一些可以工作的东西。然而，缺点是 Python 运行我的代码比 MATLAB 慢。我知道使用优化的 ATLAS 库会加快速度，但实际上实现这一点让我感到困惑。这是发生了什么：

我开始一个没有安装 BLAS 的 ipython 会话：

Matlab 中相同的代码运行速度是原来的两倍

我从 Ubuntu 存储库安装未优化的 ATAS deb。重新启动 ipython，现在我得到：

和测试代码：

所以没有更快。如果有什么慢一点。但我还没有切换到优化的 BLAS。我遵循这些说明：http ://danielnouri.org/notes/category/python/我构建库并用这些覆盖非优化版本。我重新启动 ipython 但没有任何变化：

难道不能比这更好吗？在这个简单的例子中，MATLAB 的速度仍然是原来的两倍。在我在傅里叶域中进行图像配准的实际示例中，Matlab 等效项比 Python 版本快 4 到 5 倍。有没有人设法让 Numpy 以 MATLAB 的速度工作？

我遇到了np.linalg.lstsq()“大”数组导致可怕（非pythonic）崩溃的错误。

一些例子：

这有效：

这失败了，有相当大的回溯：

26 处的失败和 25 处的成功是可重复的，并且显然可以重复到python -c "import numpy as np; np.linalg.lstsq(np.random.randn(26,26),np.random.randn(26))"，低于25python -c "import numpy as np; np.linalg.lstsq(np.random.randn(25,26),np.random.randn(25))"和较小的所有工作。

谁能帮我解释错误信息或找出问题所在？

（numpy 版本是 1.7.1）

更多详细信息：我尝试按照此处列出的说明进行操作：http: //docs.scipy.org/doc/numpy/user/install.html#fortran-abi-mismatch。我的 ATLAS 显然是用 构建的gfortran，所以我使用了python setup.py build --fcompiler=gnu95，但仍然出现错误。

我一直在为一些机器学习算法使用 octave，但是在使用神经网络时，它使用 1 个核心的 100%，我希望它使用我所有的 4 个核心，我读到这可以用 atlas 完成，但是当我尝试在 ubuntu (13) 上安装它，我注意到它已经安装了；不过，八度好像看不到

此致！

我尝试使用 easy_install 和带有源文件的“python setup.py install”方法在我的用户帐户 ~/local 上安装 scipy。我收到此错误：

我正在使用“gcc 版本 4.4.6 20120305（Red Hat 4.4.6-4）（GCC）”。这个问题可能与编译器或python2.6版本有关吗？否则我可以检查什么？

谢谢！

F。

我正在按照此页面的说明构建 ATLAS：构建 ATLAS 的SciPy 教程

当我想按照教程中提到的那样配置 ATLAS 时：

它给了我这个错误信息：

我确定我给出了 lapack_LINUX.a 的正确路径。
可能是什么问题呢？谢谢。

我正在尝试在需要libatlas.

我已经安装了 libatlas 但我可以在/usr/lib/atlas-base

我还将所有文件复制到一个名为的新文件夹中/atlas：

但是，当我运行 python 代码时，我看到：

我也尝试添加到环境变量，但没有奏效：

我还尝试将路径路径添加到 ld 文件：

或者

它们都不起作用，我仍然看到运行 Python 代码的错误。