Wie um zu überprüfen, BLAS/LAPACK-Kopplung in NumPy und SciPy?

Ich bin builing meine numpy/scipy-Umgebung, basierend auf blas-und lapack-mehr oder weniger basierend auf diese Spaziergang durch.

Wenn ich damit fertig bin, wie kann ich überprüfen, dass meine numpy/scipy Funktionen wirklich tun, verwenden Sie die zuvor erstellte blas/lapack-Funktionen?

Ich bemerkte, Sie sind noch aktiv auf Stack Overflow. Blick auf die akzeptierten und die Spitze gewählt Antworten, schlage ich vor, dass Sie überlegen, Kennzeichnung der Spitze gewählt Antwort als angenommen, statt der derzeit akzeptierte man:)

InformationsquelleAutor Woltan | 2012-01-25

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Was du suchst ist dieser:
system info

Den ich kompiliert habe, numpy/scipy mit atlas und ich können dies überprüfen, mit:
```
import numpy.distutils.system_info as sysinfo
sysinfo.get_info('atlas')
```
Überprüfen Sie die Dokumentation für weitere Befehle.
- Dies scheint nicht zu zeigen, ob numpy nutzt derzeit die ATLAS, nur ob ATLAS verbunden wird, gegen die in den nächsten numpy Zusammenstellung. Ich hatte numpy kompiliert vor dem ATLAS. Er arbeitete sehr langsam, bis ich neu kompiliert numpy (sichere Sache), aber sowohl vor als auch nach numpy Neukompilierung sysinfo.get_info('atlas') gezeigt, die gleiche Ausgabe. Zu prüfen, wie der Stand der Dinge?
- Wie interpretieren Sie die Ausgabe?
- Haben Sie vielleicht 'blas' anstelle von 'atlas' installiert ist (dies passiert, wenn Sie installieren openblas auf debian-basierten Distributionen).
- davost's Antwort sollte wohl akzeptiert wurden statt dieser Antwort, die nicht zur Lösung der Frage bei der hand. Da diese Antwort keine entdecken interessante Maschinen für den Einsatz in der Lösung des andere Fragen, herzlichen Dank allen die gleichen!
- zurückgegeben wird nichts für mich, aber sysinfo.get_info('blas') zurückgegeben {'include_dirs': ['/usr/local/include', '/usr/include', '/opt/local/include', '/usr/local/Cellar/python/2.7.13/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/include'], 'libraries': ['blas', 'blas'], 'library_dirs': ['/usr/lib']} und sysinfo.get_info('lapack') zurückgegeben {'language': 'f77', 'libraries': ['lapack', 'lapack'], 'library_dirs': ['/usr/lib']} Was bedeutet es ?
InformationsquelleAutor rabra
283

Die Methode numpy.__config__.show() gibt Informationen über Gestänge versammelten sich zum Zeitpunkt der Erstellung. Meine Ausgabe sieht wie folgt aus. Ich denke, es bedeutet, ich bin mit dem BLAS/LAPACK, dass Schiffe, die mit Mac OS.
```
>>>import numpy as np
>>>np.__config__.show()

lapack_opt_info:
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    extra_compile_args = ['-msse3']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)]
blas_opt_info:
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    extra_compile_args = ['-msse3', '-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)]
```
- Das zeigt eigentlich, was ich wollte.
- dies sollte die akzeptierte Antwort
- Angesichts der weit verbreiteten nutzen, numpy.__config__ sollte wirklich eine öffentliche API. Dennoch, gewinnen Sie diese Runde, davost.
- Also, die bloße Tatsache, dass lapack_opt_info gezeigt wird, bedeutet, dass numpy ist verbunden mit lapack?
- Wie interpretieren Sie die Ausgabe?
- Dies sollte an der Spitze, alle anderen Antworten sind nicht die richtigen sind, außer dieser.
- Sie können numpy.show_config(), das ist wahrscheinlich eine öffentliche API-Funktion, die aufgrund der Abwesenheit von Beginn unterstreicht. Aber es ist nicht online dokumentiert und hat keinen docstring, so ist es keine überraschung, dass es so schwer zu finden. Hoffentlich werden Sie das beheben.
- wie finde ich heraus, welches Paket es ist eigentlich verwendet, wenn mehrere Pakete angezeigt werden?
- wie haben Sie numpy? Welche version von Python benutzt du?
InformationsquelleAutor davost
11

Als es nutzt, die dynamisch geladenen Versionen, können Sie genau dies tun:
```
$ ldd anyoftheCmodules.so
```
wo anyoftheCmodules.so werden könnte, zum Beispiel numpy/core/_dotblas.so, die links zu libblas.so.
- Was, wenn es keine Datei numpy/core/_dotblas.so ? (siehe Kommentar unten talonmies Antwort)
- Es muss aber eine Reihe von .so Dateien in es. Nur die Suche innerhalb der NumPy-Verzeichnis (sagen wir, mit find /path/to/numpy -name "*.so"). Ein paar von diesen (_dotblas.so, lapack_lite.so unter Ubuntu vorkompilierte, zum Beispiel), stellen Sie die Verwendung von BLAS/LAPACK
- _dotblas.so existiert nicht mehr in numpy v1.10 und neuere, aber Sie können überprüfen, dass die Verknüpfung von multiarray.so statt
- Es sollte erwähnt werden, dass diese Lösung sowohl für Linux-spezifische und zerbrechlich. Sie wirklich, wirklich wollen einfach nur, um auf die kanonische numpy.__config__ Objekt zur Laufzeit statt. (Siehe davost's ausgezeichnete Antwort.)
- Es ist in der Tat Linux-spezifisch, und ich bin damit einverstanden, dass @davost Methode ist besser. Ich verstehe nicht, warum meine Antwort immer von Ihnen positiv bewertet werden.
InformationsquelleAutor Ricardo Cárdenes

Können Sie über den link-loader dependency-tool zum suchen auf C-level-hook-Komponenten von Ihrem bauen und sehen, ob Sie externe Abhängigkeiten auf Ihrem blas-und lapack der Wahl. Ich bin nicht in der Nähe einer linux-box, aber auf einem OS X-Maschine, die Sie tun können diese innerhalb der site-packages-Verzeichnis, das hält die Installationen:

$ otool -L numpy/core/_dotblas.so 
numpy/core/_dotblas.so:
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 125.2.0)
    /System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/vecLib (compatibility version 1.0.0, current version 268.0.1)

$ otool -L scipy/linalg/flapack.so 
scipy/linalg/flapack.so (architecture i386):
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/local/lib/libgcc_s.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 111.1.4)
    /System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/vecLib (compatibility version 1.0.0, current version 242.0.0)
scipy/linalg/flapack.so (architecture ppc):
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/local/lib/libgcc_s.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 111.1.4)

$ otool -L scipy/linalg/fblas.so 
scipy/linalg/fblas.so (architecture i386):
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/local/lib/libgcc_s.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 111.1.4)
    /System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/vecLib (compatibility version 1.0.0, current version 242.0.0)
scipy/linalg/fblas.so (architecture ppc):
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/local/lib/libgcc_s.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 111.1.4)

Ersatz ldd im Ort otool auf einem gnu/Linux-system, und Sie sollten die Antworten bekommen, die Sie brauchen.

Was, wenn es keine Datei numpy/core/_dotblas.so ? (siehe Kommentar unten Ricardos Antwort)
entweder ist etwas ernsthaft kaputt, oder Sie sind an der falschen Stelle suchen. Auf jeder Linux-und OS X-numpy installieren, die ich je gesehen habe, wird es eine _dotblas.so an der Schnittstelle wrapper, um was auch immer blas wurde genutzt, um die Verteilung. Auf windows wird es genannt _dotblas.pyd, aber die Funktion ist die gleiche.
Es scheint, wie _dotblas.so wird nur gebaut, wenn Sie eine [atlas] Abschnitt in site.cfg (und ein CBLAS-aktivierter BLAS-Bibliothek). Also, sollten Sie verwenden, dass, auch wenn Sie nicht mit dem ATLAS (außer, wenn Sie mit Intel MKL, das hat einen eigenen Abschnitt).
In der Tat, wenn keine BLAS ist verfügbar, wenn NumPy gebaut wird, es baut seine eigenen dot-Produkt-Routinen. Diese können bis zu zwei Größenordnungen langsamer als die ATLAS.
_dotblas.so existiert nicht mehr in numpy v1.10 und neuere, aber Sie können überprüfen, dass die Verknüpfung von multiarray.so statt
Hier ist ein schöner Weg, (wie es scheint): nm /path/to/numpy/core/multiarray.so | grep blas_dot. Wenn es keine blas_dot symbol, dann numpy ist nicht mit gegen BLAS (für v1.10)

InformationsquelleAutor talonmies

3

Können Sie anzeigen, BLAS, LAPACK, MKL-Anlenkung mit show_config():
```
import numpy as np
np.show_config()
```
Welches für mich gibt Ausgabe:

mkl_info: libraries = ['mkl_rt', 'pthread'] library_dirs = ['/my/environment/path/lib'] define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)] include_dirs = ['/my/environment/path/include'] blas_mkl_info: libraries = ['mkl_rt', 'pthread'] library_dirs = ['/my/environment/path/lib'] define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)] include_dirs = ['/my/environment/path/include'] blas_opt_info: libraries = ['mkl_rt', 'pthread'] library_dirs = ['/my/environment/path/lib'] define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)] include_dirs = ['/my/environment/path/include'] lapack_mkl_info: libraries = ['mkl_rt', 'pthread'] library_dirs = ['/my/environment/path/lib'] define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)] include_dirs = ['/my/environment/path/include'] lapack_opt_info: libraries = ['mkl_rt', 'pthread'] library_dirs = ['/my/environment/path/lib'] define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)] include_dirs = ['/my/environment/path/include']

InformationsquelleAutor M.T

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