在jetson tk1板上将CULA密集库加载到python中

从本网站（http://www.culatools.com/downloads/dense/）成功下载并安装完整CULA密集R18包到我的jetson TK1板上后，我无法使用ctypes将库加载到python中。我在./bashrc改变LD_LIBRARY_PATH包括其中包含libcula_lapack.so共享目标文件的目录：在jetson tk1板上将CULA密集库加载到python中

export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin:$PATH 
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cula/lib/ 
export LD_LIBRARY_PATH

但是当我运行下面的代码：

import ctypes 
libculac = ctypes.cdll.LoadLibrary("libcula_scalapack.so")

我得到这个错误：

libcula_scalapack.so: cannot open shared object file: No such file or directory

我试图把完整的目录作为参数等，我也想尽.so文件在lib目录和lib64目录的情况下，我有错误的文件。当我把一个文本文件相同的目录（或与此有关的任何目录）中，并调用它的调用LoadLibrary命令，上述错误代码不会触发，除非我做一个错字（另一条错误消息当然引发的，虽然如预期）。

相比之下我已经（据我可以告诉），以进口cudart和NPP库到蟒蛇取得了巨大成功应用了完全相同的方法。任何帮助将不胜感激，请告知我是否遗漏了任何重要信息，或者我是否非常密集（双关语意）。谢谢！

局：杰特森TK1

CUDA 6.0（从https://developer.nvidia.com/jetson-tk1-support下载）

OS：L4T的Ubuntu 14.04（从https://developer.nvidia.com/jetson-tk1-support）

语言：Python 2.7版

来源

2014-09-18 Dan Lenton

你肯定有一个CULA库ARM？ – talonmies 2014-09-19 03:58:01

好点，由于某种原因我没有考虑处理器的兼容性。我只是在参考手册，发行说明和API指南中输入了'arm'和'intel'，并且任一表达式的唯一结果为：参考指南 - CULA在内部使用英特尔®数学核心函数库（MKL）。有关更多信息，请参阅MKL产品页面，网址为http://www.intel.com/software/products/mkl。发行说明- *已更改：已添加对Intel OpenMP 5可再发行组件（libiomp5）的运行时依赖性。所以我想这意味着CULA不与杰特森TK1兼容。这真是一种遗憾！ – 2014-09-19 13:50:11

看起来好像CULA库不是与ARM架构兼容，由线“CULA使用英特尔数学内核库（MKL）内部”参考指南中所指示的，并且因此不与杰特森TK1兼容，这是一个令人难以置信的耻辱。

来源

2014-09-19 13:59:39

我不知道这是否意味着什么8个月后，但在记录向上的精神......我已经能够得到一个卷积神经网络上运行CUDA 6.5 +的Python + Theano +意大利千层面工作顺利在一个Jetson TK1上，更多信息请参考Lasagne谷歌组：https://groups.google.com/d/msg/lasagne-users/GtcQo1dSJdo/3X5DVSkvGNUJ

因此，绝对有可能在Jetson TK1上获得一个可用的CUDA实现，并且它还可以执行计算刻板练习。幸运的是，NVIDIA发布了所有正确的CUDA和GPU驱动程序安装Ubuntu的说明。

来源

2015-06-04 01:24:21

CUDA和CULA不是一回事。该产品的第1天以来，CUDA已经在Jetson TK1上提供。 – 2015-06-04 01:45:42

在jetson tk1板上将CULA密集库加载到python中

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