请在这里确实需要灯光。我想在Windows上使用良好的BLAS/LAPACK lib 安装numpy,但绝对没有网页能够很好地解释这个过程。看来OpenBLAS是一个不错的选择。在Windows上使用OpenBLAS安装numpy教程
目标是将“theano”与“keras”一起使用,“theano”要求这些库是“动态的”,而不是静态的。 (不知道我明白这是什么意思,但它造成缓慢和memory issues)
请把我当作一个完整的新手。给我一个一步一步教程如何做到这一点!不要忘记告诉我“文件应该放在哪里”!哪些文件夹应该放在PATH中!我应该调用什么命令,它们的输出是什么,在哪里?我如何处理他们的结果或编译的文件? numpy如何找到它们?等我见过的所有网站似乎都认为我是一名Linux专家,已经知道了一切。
我曾尝试:
下载numpy的+ MKL的编译版本从here - 这不安装numpy的,它变得可用,但theano介绍了内存泄漏问题,除了工作缓慢。是否在
.theanorc
文件中设置了正确的ldflags
?如果是这样,哪些是旗帜? - 关于MKL库,this answer may be useful?尝试安装Anaconda - 它也不起作用,我也不知道哪里出了问题。它给了我消息建议安装一些额外的东西,它的工作,但非常缓慢。 比我上面提到的上面提到的噪音颠簸版本慢了10倍以上(所以不可接受,不可能在这个速度下工作)。如果我必须改变有关Anaconda的所有内容,最好使用常规python,并知道发生了什么。
发现这些已编译的BLAS/LAPACK libraries(.dll和.lib)文件。但是...... 我应该怎么处理它们呢? - 简单地将他们的文件夹添加到
PATH
var并安装numpy会给我“numpy-atlas”,而不是我下载的库。 如何让numpy看到他们?试图理解this page,但它似乎会导致我完全对前一种情况,我将如何处理结果?他们建议我使用的库在哪里?建议的
quickbuild
脚本是什么,它们在哪里?找到Cygwin选项here。我还没有尝试过,但听起来应该是东西比重新安装所有我的Python和包装更容易,所有从Cygwin的
同时,我一直使用Tensorflow而不是theano,它的性能似乎更好,除了没有吹我的记忆以外(虽然我听说theano牺牲编译时间创造训练速度更快的模型......) –