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Linux
如何确保 numpy BLAS 库可用作动态加载库?
The theano安装文档 http www deeplearning net software theano install html troubleshooting make sure you have a blas library指
Linux
NumPy
sharedlibraries
blas
Atlas
无法将 C 代码链接到 lapack / blas:未定义的引用
我已经尝试了好几个小时了 这让我发疯 我得到的最后一个错误是 demo cblas c text 0x83 undefined reference to clapack sgetrf demo cblas c text 0xa3 undef
c
gcc
undefined
Lapack
blas
使用 cblas 库时出现“对‘cblas_ddot’的未定义引用”
我正在测试 cblas ddot 我使用的代码来自link https stackoverflow com questions 14470799 calling ddot function in blas library我将其修复为 inc
c
blas
什么是适用于 .net (C#) 的优秀免费(开源)BLAS/LAPACK 库? [关闭]
Closed 这个问题正在寻求书籍 工具 软件库等的推荐 不满足堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 我有一个用 C 编写的项目 需要对矩阵进行各种线性代数运算 例如 LU 分解 由于该程序主要是为了证实
NET
matrix
scientificcomputing
Lapack
blas
如何使用 blas 以最佳方式转置矩阵?
我正在做一些计算 并对不同 BLAS 实现的优势和弱点进行一些分析 但是我遇到了一个问题 我正在测试 cuBlas 在 GPU 上执行 linAlg 似乎是一个好主意 但有一个问题 cuBlas 实现使用列主格式 并且由于这不是我最终需要的
c
CUDA
blas
cublas
使用 LAPACK/BLAS 安装 numpy 最简单的方法是什么?
我使用的是 Ubuntu 14 04 我本来期望这样做 sudo apt get install python numpy 本来可以 但事实并非如此 我尝试检查的方法是locate blas并没有发现任何相关的东西 我想要一个不涉及我从源代
python
NumPy
Ubuntu1404
Lapack
blas
Intel Core 2 Duo 预取
有人有过在 Core 2 Duo 处理器上使用预取指令的经验吗 我一直在使用 标准 预取集 prefetchnta prefetcht1等 在一系列 P4 机器上取得了成功 但是当在 Core 2 Duo 上运行代码时 似乎prefetch
Assembly
Prefetch
blas
numpy.einsum 与 Fortran 或 C 相比是否高效?
我写了一个 numpy 程序 非常耗时 经过profiling 我发现大部分时间都花在了numpy einsum 虽然numpy是LAPACK或BLAS的包装 但我不知道是否numpy einsum的性能与 LAPACK 或 BLAS 中的
python
performance
NumPy
blas
numpyeinsum
对 qr.Q() 感到困惑:什么是“紧凑”形式的正交矩阵?
R has a qr 函数 它使用 LINPACK 或 LAPACK 执行 QR 分解 根据我的经验 后者快 5 返回的主要对象是一个矩阵 qr 其中包含上三角矩阵 R 即R qr upper tri qr 到目前为止 一切都很好 qr 的
r
linearalgebra
Lapack
blas
-framework Accelerate,其中包含
我正在尝试编译别人的代码 但没有简单的头文件 我需要链接 osx 上的默认 lapack 和 blas 库 经过一番搜索后我发现它们位于 Accelerate 框架中 在我的 make inc 中我使用了类似的东西 LAPACK LIBS
MacOS
frameworks
header
Lapack
blas
在 debian wheezy 上的 virtualenv 中使用 pip 安装 matplotlib 时出现 GotoBLAS 错误
我正在尝试在 debian wheezy 上的 virtualenv 中使用 pip 安装 matplotlib 我收到以下消息 Running setup py egg info for package matplotlib GotoBL
matplotlib
Debian
virtualenv
pip
blas
将 Cython 包装的 C 函数与 NumPy 中的 BLAS 链接起来
我想在 Cython 扩展内部使用 c 文件中定义的一些使用 BLAS 子例程的 C 函数 例如 cfile c double ddot int N double DX int INCX double DY int INCY double
NumPy
Cython
blas
使用 MKL BLAS 时,scipy 是否支持稀疏矩阵乘法的多线程?
根据 MKL BLAS 文档 所有矩阵 矩阵运算 第 3 级 都针对密集和稀疏 BLAS 进行线程化 http software intel com en us articles parallelism in the intel math
Multithreading
scipy
sparsematrix
matrixmultiplication
blas
犰狳+BLAS+LAPACK
我正在包 LAMMPS 包 内使用犰狳库 我还使用犰狳来编译不同的代码 并且运行良好 我使用以下编译命令 g example2 cpp o example2 O3 larmadillo DARMA DONT USE WRAPPER lbla
armadillo
Lapack
blas
BLAS 相当于 GPU 的 LAPACK 函数
在LAPACK中有这个function http www netlib org lapack double dspgvx f对角化 SUBROUTINE DSPGVX ITYPE JOBZ RANGE UPLO N AP BP VL VU
CUDA
opencl
GPU
Lapack
blas
是否有用于利用对称性的对称矩阵乘法的 BLAS 或 LAPACK 子例程?
我希望有人能帮助我 我正在寻找专门用于两个大且相同的对称矩阵的矩阵乘法的 BLAS 或 LAPACK 子例程 到目前为止 我已经测试了 Dyrk 和 dgemm 例程 两者都非常慢 我想知道是否有特定于对称矩阵平方的例程 任何帮助将不胜感激
c
matrix
Lapack
blas
使用 dgemm/dgemv 的矩阵向量积
将 Lapack 与 C 结合使用让我有点头疼 我发现为 fortran 定义的函数有点奇怪 所以我尝试在 C 上创建一些函数 以便我更容易阅读正在发生的事情 不管怎样 我没有让矩阵向量乘积按我的意愿工作 这是该程序的一个小示例 小matl
c
matrix
vector
Lapack
blas
Mac OS X 上 cblas.h 的包含路径是什么
我正在尝试在 Accelerate 框架中使用 blas cblas OS X 10 13 如果有的话 我找到了链接器选项 framework Accelerate 但找不到使 cblas h 找到的编译器选项 我没有使用 Xcode 左右
MacOS
blas
使用 LAPACK 分发基于 Cython 的扩展
我正在编写一个包含 Cython 扩展和使用的 Python 模块LAPACK and BLAS 我愿意使用任何一个clapack or lapacke 或者某种f2c or f2py如有必要 请提供解决方案 重要的是我可以打电话lapac
python
NumPy
Cython
Lapack
blas
R 和 nvblas.dynlib(在 Mac 上)
我的 mac 上安装了 RCRAN http cran r project org 我还通过安装了 openblashomebrew https github com Homebrew homebrew science blob maste
r
CUDA
blas
openblas
nvblas
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