我正在尝试为python2.7运行pipinstalltsne，但我不断收到同样的错误。我按照http://bickson.blogspot.com/2011/02/installing-blaslapackitpp-on-amaon-ec2.html上的说明进行操作并安装了我认为应该可以解决问题的LAPACK/BLAS。没有任何帮助。我究竟做错了什么？我对bash不太熟悉。runningbuild_extcythoningtsne/bh_sne.pyxtotsne/bh_sne.cppbuilding'bh_sne'extensioncreatingbuild/temp.linux-
有没有办法使用BLAS、GSL或任何其他高性能库进行逐元素vector乘法？ 最佳答案 (从字面上理解问题的标题......)是的，它可以单独使用BLAS完成(尽管它可能不是最有效的方式。)诀窍是将输入vector之一视为对角矩阵:⎡a⎤⎡x⎤⎡ax⎤⎢b⎥⎢y⎥=⎢by⎥⎣c⎦⎣z⎦⎣cz⎦然后您可以使用其中一个矩阵vector乘法函数，该函数可以将对角矩阵作为输入而无需填充，例如SBMV例子:voidebeMultiply(constintn,constdouble*a,constdouble*x,double*y){exter
我在不同的环境(MacOS、Ubuntu、RedHat)中使用numpy和scipy。通常我使用可用的包管理器(例如，macports、apt、yum)安装numpy。但是，如果您不手动编译Numpy，如何确定它使用BLAS库？使用mac端口，ATLAS作为依赖项安装。但是，我不确定它是否真的被使用过。当我执行一个简单的基准测试时，numpy.dot()函数需要大约。时间是使用EigenC++库计算的点积的2倍。我不确定这是否是一个合理的结果。 最佳答案 numpy.show_config()并不总是提供可靠的信息。例如，如果我在U
我想运行一个别人已经准备好的程序，它包括scipy.我尝试使用安装scipypipinstallscipy但它给了我一个很长的错误。我知道Anaconda和Canopy有很多方法，但我认为这些方法还很长。我想有一条捷径。我也试过了G:\determinator_Oskar>pipinstallscipyCollectingscipyUsingcachedscipy-0.16.1.tar.gzBuildingwheelsforcollectedpackages:scipyRunningsetup.pybdist_wheelforscipyCompleteoutputfromcommand
我正在构建基于blas和lapack的numpy/scipy环境，或多或少基于this走过。完成后，如何检查我的numpy/scipy函数是否确实使用了之前构建的blas/lapack功能？ 最佳答案 numpy.show_config()方法(或numpy.__config__.show())输出有关在构建时收集的链接的信息。我的输出看起来像这样。我认为这意味着我正在使用MacOS附带的BLAS/LAPACK。>>>importnumpyasnp>>>np.show_config()lapack_opt_info:extra_li
我正在尝试将python和一系列软件包安装到64位Windows7桌面上。我已经安装了Python3.4，安装了MicrosoftVisualStudioC++，并成功安装了numpy、pandas和其他一些。尝试安装scipy时出现以下错误；numpy.distutils.system_info.NotFoundError:nolapack/blasresourcesfound我是离线使用pipinstall，我使用的安装命令是；pipinstall--no-index--find-links="S:\python\scipy0.15.0"scipy我已阅读此处关于需要编译器的帖子，
出于好奇，我决定对我自己的矩阵乘法函数与BLAS实现进行基准测试......我对结果最不感到惊讶:CustomImplementation,10trialsof1000x1000matrixmultiplication:Took:15.76542seconds.BLASImplementation,10trialsof1000x1000matrixmultiplication:Took:1.32432seconds.这是使用单精度浮点数。我的实现:templatevoidmmult(constValT*A,intADim1,intADim2,constValT*B,intBDim1,i
我想编写一个广泛使用BLAS和LAPACK线性代数功能的程序。由于性能是一个问题，我做了一些基准测试，想知道我采用的方法是否合法。可以这么说，我有三个参赛者，想用一个简单的矩阵乘法来测试他们的表现。参赛选手是:Numpy，仅使用dot的功能.Python，通过共享对象调用BLAS功能。C++，通过共享对象调用BLAS功能。场景我为不同维度实现了矩阵乘法i.i从5到500运行，增量为5，矩阵m1和m2是这样设置的:m1=numpy.random.rand(i,i).astype(numpy.float32)m2=numpy.random.rand(i,i).astype(numpy.fl
假设我有一个double的std::vector，即std::vectorMyVec(N);N如此之大以至于性能很重要。现在假设MyVec是一个非平凡vector(即它不是一个零vector，但已被某些例程修改)。现在，我需要negated版本的vector:我需要-MyVec。到目前为止，我一直在通过实现它std::transform(MyVec.cbegin(),MyVec.cend(),MyVec.begin(),std::negate());但是，真的，我不知道这是明智之举，还是在我看来这只是太天真了。我做得对吗？或者std::transform在这种情况下只是一个super慢
假设我有一个double的std::vector，即std::vectorMyVec(N);N如此之大以至于性能很重要。现在假设MyVec是一个非平凡vector(即它不是一个零vector，但已被某些例程修改)。现在，我需要negated版本的vector:我需要-MyVec。到目前为止，我一直在通过实现它std::transform(MyVec.cbegin(),MyVec.cend(),MyVec.begin(),std::negate());但是，真的，我不知道这是明智之举，还是在我看来这只是太天真了。我做得对吗？或者std::transform在这种情况下只是一个super慢
