問題タブ [atlas]

extconf.rb次の行があります。

だから、cblas_dgemm間違いなく入っていcblas.hます。mkmf.logを見ると、このチェックが実際に 2 つのことを調べていることがわかります。

1. _cblas_dgemmどこかの記号(?)
2. cblas_dgemmの呼び出し可能オブジェクトcblas.h。

どちらのテストも失敗しています。dir_configの行が必要なためcblas、前者は失敗していると思いますhave_library('cblas')。

しかし、後者のテストをパスさせる方法がわかりません ( gistの 24 行目を参照)。ブロックを渡して、have_func実際に妥当な引数で呼び出すことはできますか? または、このテストを実行する他の方法はありますか? それとも、dir_config適切にセットアップする必要がありますか?

ちなみに24行目です。

もちろん、cblas_dgemm多くの引数が必要です。その一部は行列です。

これらの機能に関するドキュメントがほとんどないことは、イライラさせられmkmfます。

8 コア AMD athlon FX-8320 を搭載した OpenSuSE 12.2 サーバーで ATLAS、BLAS、LAPACK、および R をセットアップしようとしています。cpufreq と、James McDaniel によって作成された paste.opensuse.org/92162247 のスクリプト cfu を使用して、CPU 周波数スケーリングをオフにしました。

したがって、指示に従って、ここhttp://math-atlas.sourceforge.net/atlas_install/node45.html gcc をインストールする必要はありませんでした (まだわかっています) gcc (SUSE Linux) 4.7.1 20120723 がインストールされています。 g++、および gfortran は gcc と同じバージョンです。

指示は、ATLAS の偽の構成を作成して、使用するコンパイラ フラグを決定することです。ATLAS は、命令で「../configure -b 64 -D c -DPentiumCPS=2200 -Fa alg -fPIC」として構成されます。これを自分のセットアップでうまくいくと思われるものに変更します。 /lib64 --with-netlib-lapack-tarfile=/opt/maths/lapack-3.4.2.tgz' これらのエラーが発生します。

Atlas は Make.inc を作成し、F77 および F77 フラグを fgrep すると、'gfortran-4.7' と '-O -mavx -fpic -m64' が得られます。-mavx フラグが AVXMAC エラーを処理するのでしょうか? -mavx は必要ですか? 私の指示に従います...

Linux システム (ubuntu 12.04) に armadillo ライブラリをインストールしようとしています。インストールには、最初に BOOST BLAS ATLAS と LAPACK が必要です。これらのライブラリが既にインストールされているかどうかを確認する方法はありますか?

私は MATLAB コードを Python に移植してきましたが、かなり多くの作業を行った結果、動作するものを手に入れました。ただし、欠点は、Python が私のコードを実行する速度が MATLAB よりも遅いことです。最適化された ATLAS ライブラリを使用すると速度が向上することは理解していますが、実際にこれを実装すると混乱します。何が起こっているかは次のとおりです。

BLAS がインストールされていない状態で ipython セッションを開始します。

Matlab の同じコードは 2 倍の速度で実行されます

最適化されていない ATAS deb を Ubuntu リポジトリからインストールします。ipython を再起動すると、次のようになります。

そしてテストコード：

だから速くはありません。どちらかといえば、少し遅いです。しかし、私はまだ最適化された BLAS に切り替えていません。私は次の指示に従います: http://danielnouri.org/notes/category/python/ライブラリを構築し、最適化されていないバージョンをこれらで上書きします。ipython を再起動しましたが、変化はありません。

これ以上良くなることはありませんか？この単純な例では、MATLAB は依然として 2 倍高速です。フーリエ ドメインでイメージ レジストレーションを行っている実際の例では、Matlab の同等物は Python バージョンよりも 4 ～ 5 倍高速です。Numpy を MATLAB の速度で動作させることができた人はいますか?

np.linalg.lstsq()「大きな」配列が恐ろしい（非Pythonic）クラッシュにつながるというエラーが発生しています。

いくつかの例：

これは機能します：

これはかなり大きなトレースバックで失敗します:

26 での失敗と 25 での成功は再現可能であり、明らかに再現可能であり、それpython -c "import numpy as np; np.linalg.lstsq(np.random.randn(26,26),np.random.randn(26))"以下ではpython -c "import numpy as np; np.linalg.lstsq(np.random.randn(25,26),np.random.randn(25))"すべての作業が行われます。

エラーメッセージを解釈したり、何がうまくいかないのかを理解するのを手伝ってくれる人はいますか?

(numpy のバージョンは 1.7.1)

詳細: ここにリストされている指示に従おうとしました: http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/install.html#fortran-abi-mismatch。私のATLASは明らかに で構築されてgfortranいるので、 を使用python setup.py build --fcompiler=gnu95しましたが、それでもエラーが発生します。

私はいくつかの機械学習アルゴリズムにオクターブを使用していますが、ニューラル ネットワークを使用する場合、1 つのコアの 100% を使用します。4 つのコアすべてを使用したいのですが、これはアトラスで実行できると読みましたが、試したときにubuntu（13）にインストールするには、すでにインストールされていることに気付きました。それにしてもオクターブには見えないらしい

よろしくお願いします！

easy_install と 'python setup.py install' メソッドの両方をソース ファイルと共に使用して、ユーザー アカウント ~/local に scipy をインストールしようとしました。次のエラーが表示されます。

「gcc バージョン 4.4.6 20120305 (Red Hat 4.4.6-4) (GCC)」を使用しています。この問題は、コンパイラまたは python2.6 バージョンに関連している可能性がありますか? そうでなければ、何を確認できますか？

ありがとう！

F.

私はこのページの指示に従ってATLASを構築しています：ATLASを構築するためのSciPyチュートリアル

チュートリアルで述べたように ATLAS を構成したい場合:

次のエラー メッセージが表示されます。

lapack_LINUX.a への正しいパスを指定していると確信しています。
何が問題なのですか？ありがとう。

を必要とするubuntuでtheanoを実行しようとしていますlibatlas。

すでにlibatlasをインストールしていますが、/usr/lib/atlas-base

また、すべてのファイルを という名前の新しいフォルダーにコピーしました/atlas。

それでも、Python コードを実行すると、次のように表示されます。

環境変数にも追加しようとしましたが、うまくいきませんでした：

また、ldファイルにパスパスを追加してみました：

また

それらのどれも機能せず、まだ Python コードを実行しているときにエラーが表示されます。