问题标签 [blas]

Theano 安装文档指出，如果“BLAS 库可作为动态加载库使用”，theano将默认使用 numpy 中的 BLAS 库。这似乎不适用于我的机器，请参阅错误消息。

• 我如何确定 numpy BLAS 库是否可以动态加载？
• 如果 numpy BLAS 库不可动态加载，我该如何重新编译它们？

请注明，如果您需要更多信息！

错误信息

We did not found a dynamic library into the library_dir of the library we use for blas. If you use ATLAS, make sure to compile it with dynamics library. /usr/bin/ld: cannot find -lblas

附录

除了其他东西之外，theano 库还需要 numpy 和 BLAS库。sudo apt-get install python-numpy python-scipy如果你在 Ubuntu 下安装 numpy，我想它会附带 BLAS 。

这是文件列表/usr/lib64/python2.6/dist-packages/scipy/lib/blas

这是的输出distutils.__config__.show()如下

我刚刚开始使用 vecLib 框架来制作一个在 Mac OS X 10.7 上进行密集矩阵向量乘法的程序。我做了一个这样的简单程序；将矩阵 a 与向量 x 相乘并将结果添加到向量 y 上。

我在控制台上编译并运行了程序

但结果是这样的；操作没有发生，结果向量仍然是空的。

我是否缺少一些初始化以在 vecLib 框架中运行矩阵和向量函数？

我正在尝试优化非常大图像的旋转，最小的是 4096x4096 或约 1600 万像素。

旋转总是围绕图像的中心，图像不一定总是正方形，但总是 2 的幂。

我可以访问 MKL/TBB，其中 MKL 是针对我的目标平台优化的 BLAS。我不熟悉这个操作是否在 BLAS 中。

到目前为止，我的最佳尝试是 4096x4096 图像的大约 17-25 毫秒（对于相同的图像大小非常不一致，这意味着我可能会在缓存中全部踩踏）。矩阵是 16 字节对齐的。

现在，无法调整目标大小。因此，剪裁应该并且可以发生。例如，一个旋转 45 度的方阵肯定会在角处剪裁，并且该位置的值应该为零。

现在，我最好的尝试是使用平铺方法 - 没有优雅的瓷砖尺寸被放入，也没有循环展开。

这是我的算法，因为它使用 TBB - http://threadingbuildingblocks.org/：

我这样调用这个函数：

fcomplex 只是复数的内部表示。它被定义为：

因此，对于非常大的图像，我想尽可能快地以任意角度旋转复杂值矩阵的中心。

更新：

根据精彩的反馈，我更新了这个：大约增加了 40%。我想知道是否可以做其他事情：

更新2：我在下面提出了一个解决方案，考虑到我作为答案得到的建议以及在旋转矩形时修复了一个错误。

是否有一个稀疏矩阵库可以复制密集 BLAS 的功能？

我至少想要：

1. 高效的 SYR 和 SYRK（rank-k 更新），输入稀疏（可能是密集输出），
2. 稀疏对称存储的选项，
3. DOT、NRM2、转置和其他标准好东西。

不过，命名和 API 不需要以 BLAS 为中心，只要它能完成工作。首选 C 或 Fortran，但 C++ 也可以。

我查看了MKL、scipy.sparse、uBLAS和Eigen3，但它们要么不支持我需要的东西，要么我不知道它们是否支持。

我是 BLAS/Lapack 的新用户，我只是想知道是否有一个例程可以进行高斯消除甚至 Gaussian-Jordan 消除？我用谷歌搜索并查看了他们的文档，但仍然找不到它们。

非常感谢您帮助我！

我刚刚使用本指南在 Visual Studio 2010 上成功安装了 GSL 和 BLAS ：

然而，使用 cblas 的矩阵乘法非常慢。Linux 上的一位朋友也遇到了同样的问题。他没有通过 GSL 链接到 BLAS，而是直接链接到 cBLAS（我不完全理解这意味着什么，但也许你知道？）它的速度大约快了十倍。

如何在 Visual Studio 中执行此操作？在我下载的文件中，我找不到更多可以使用 Visual Studio 构建的文件。

为什么 BLAS 有一个gemm矩阵-矩阵乘法的gemv函数和一个单独的矩阵-向量乘法函数？矩阵向量乘法不只是矩阵矩阵乘法的一种特殊情况，其中一个矩阵只有一行/列吗？

我有一个算法可以一遍又一遍地执行线性代数的树步骤，

我正在使用 BLAS 进行操作，这有点快，但它需要对数据进行树运行，每个步骤一个。现在我想知道将这些步骤合并为一个是否会有所收获，只需运行一次数据即可。

有没有人对如何以最佳方式实现这些调用有任何经验，我的矩阵大约是 100*100，向量有 100 个元素。

我认为该向量可以适合 8 个 128 字节 mmx 寄存器。使乘法非常快，有什么想法吗？

我正在尝试发布一些软件，目前正在编写构建过程的脚本。我被困在我从未想过的事情上，在 x86_64 linux 上静态链接 LAPACK。在配置AC_SEARCH_LIB([main],[lapack])工作期间，但 lapack 单元的编译不起作用，例如undefiend reference to 'dsyev_'--no lapack/blas 例程未被注意到。

我已经确认我已经安装了这些库，甚至使用适当的选项自己编译了它们，以使它们具有相同的结果。

这是我几年前在 LAPACK 的第一次体验中使用的一个例子，它动态工作，但不是静态工作：http: //pastebin.com/cMm3wcwF

我用来编译的两种方法如下，

Lapack 3.2.1 并不是完全安全的……但是 3.3 是最近由 netlib 在英特尔的帮助下发布的。

所以有人知道 Lapack 3.3 版本是否会随新的 MacPro 一起提供。