Làm cách nào để kiểm tra liên kết BLAS / LAPACK trong NumPy và SciPy?

Tôi đang xây dựng môi trường numpy / scipy của mình dựa trên blas và lapack ít nhiều dựa trên bước đi này .

Khi tôi hoàn thành, làm thế nào tôi có thể kiểm tra xem các hàm numpy / scipy của tôi có thực sự sử dụng các chức năng blas / lapack được xây dựng trước đó không?

Phương thức numpy.show_config()(hoặc numpy.__config__.show()) xuất thông tin về liên kết được thu thập tại thời điểm xây dựng. Đầu ra của tôi trông như thế này. Tôi nghĩ rằng nó có nghĩa là tôi đang sử dụng BLAS / LAPACK đi kèm với Mac OS.

>>> import numpy as np
>>> np.show_config()

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)]

Những gì bạn đang tìm kiếm là đây: thông tin hệ thống

Tôi đã biên dịch numpy / scipy với atlas và tôi có thể kiểm tra điều này với:

import numpy.distutils.system_info as sysinfo
sysinfo.get_info('atlas')

Kiểm tra tài liệu để biết thêm các lệnh.

Vì nó sử dụng các phiên bản được tải động, bạn có thể thực hiện việc này:

$ ldd anyoftheCmodules.so

nơi anyoftheCmodules.socó thể, ví dụ, numpy/core/_dotblas.soliên kết đến libblas.so.

Bạn có thể sử dụng công cụ phụ thuộc trình tải liên kết để xem xét các thành phần hook cấp độ C trong bản dựng của bạn và xem liệu chúng có phụ thuộc bên ngoài vào blas và lapack của bạn không. Tôi không ở gần một hộp linux ngay bây giờ, nhưng trên máy OS X, bạn có thể thực hiện việc này trong thư mục gói trang chứa các cài đặt:

$ 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)

thay thế lddở vị trí của otoolmột gnu / hệ thống Linux và bạn sẽ nhận được câu trả lời mà bạn cần.

Bạn có thể hiển thị liên kết BLAS, LAPACK, MKL bằng cách sử dụng show_config():

import numpy as np
np.show_config()

Mà cho tôi đầu ra:

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']

Nếu bạn đã cài đặt anaconda-navigator (tại www.anaconda.com/anaconda/install/ cho linux, Windows hoặc macOS) - blas, scipy và numpy đều sẽ được cài đặt và bạn có thể thấy chúng bằng cách nhấp vào tab môi trường ở bên trái của nhà điều hướng trang (tìm từng thư mục theo thứ tự alpha). Cài đặt đầy đủ anaconda (trái ngược với miniconda hoặc các gói riêng lẻ) sẽ đảm nhiệm việc cài đặt nhiều gói thiết yếu cần thiết cho khoa học dữ liệu.