Як перевірити зв'язок BLAS / LAPACK в NumPy та SciPy?

Я будую своє середовище нуме / вуха на балаш і лапак більш-менш на основі цієї прогулянки.

Коли я закінчую, як я можу перевірити, чи мої функції numpy / scipy дійсно використовують раніше вбудовані функції blas / lapack?

Метод numpy.show_config()(або numpy.__config__.show()) виводить інформацію про зв'язок, зібрану під час збирання. Мій результат виглядає приблизно так. Я думаю, це означає, що я використовую BLAS / LAPACK, який постачається з 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)]

Що ви шукаєте: це системна інформація

Я склав numpy / scipy з атласу, і я можу перевірити це за допомогою:

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

Перевірте документацію на наявність додаткових команд.

Оскільки він використовує динамічно завантажені версії, ви можете просто зробити це:

$ ldd anyoftheCmodules.so

де anyoftheCmodules.soмогло б бути, наприклад numpy/core/_dotblas.so, яке посилання на libblas.so.

Ви можете скористатись інструментом залежності завантажувача посилань, щоб подивитися на компоненти гака на рівні С на вашій збірці та побачити, чи мають вони зовнішні залежності від ваших благ та лапак вибору. Наразі я не поруч з вікном linux, але на машині OS X ви можете це зробити всередині каталогу сайтів-пакунків, який містить установки:

$ 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)

замість lddзамість системи otoolgnu / Linux, і ви повинні отримати відповіді, які вам потрібні.

Ви можете відобразити зв’язок BLAS, LAPACK, MKL, використовуючи show_config():

import numpy as np
np.show_config()

Що для мене дає результат:

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']

Якщо ви встановили анаконда-навігатор (за адресою www.anaconda.com/anaconda/install/ для Linux, Windows чи macOS) - бланки, scipy та numpy будуть встановлені, і ви можете їх побачити, натиснувши вкладку середовища ліворуч від домашньої сторінки навігатора. сторінка (шукайте кожен каталог у альфа-порядку). Встановлення повної анаконди (на відміну від мініконди або окремих пакетів) допоможе встановити багато важливих пакетів, необхідних для наукових даних.