>>> numpy.__config__.show()
atlas_threads_info:
NOT AVAILABLE
blas_opt_info:
libraries = ['f77blas', 'cblas', 'atlas']
library_dirs = ['/home/admin/anaconda/lib']
define_macros = [('ATLAS_INFO', '"\\"3.8.4\\""')]
language = c
atlas_blas_threads_info:
NOT AVAILABLE
openblas_info:
NOT AVAILABLE
lapack_opt_info:
libraries = ['lapack', 'f77blas', 'cblas', 'atlas']
library_dirs = ['/home/admin/anaconda/lib']
define_macros = [('ATLAS_INFO', '"\\"3.8.4\\""')]
language = f77
openblas_lapack_info:
NOT AVAILABLE
atlas_info:
libraries = ['lapack', 'f77blas', 'cblas', 'atlas']
library_dirs = ['/home/admin/anaconda/lib']
define_macros = [('ATLAS_INFO', '"\\"3.8.4\\""')]
language = f77
lapack_mkl_info:
NOT AVAILABLE
blas_mkl_info:
NOT AVAILABLE
atlas_blas_info:
libraries = ['f77blas', 'cblas', 'atlas']
library_dirs = ['/home/admin/anaconda/lib']
define_macros = [('ATLAS_INFO', '"\\"3.8.4\\""')]
language = c
mkl_info:
NOT AVAILABLE
这是numpy。 config .show()将MKL链接到Anaconda中已安装的Numpy?
这个numpy是基于Anaconda。
在/home/admin/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numpy而与此同时,我已经在/ opt /英特尔/ MKL安装MKL。
此外,似乎我可以使用MKL,当我用这个Anaconda和这个numpy使用Theano。
谢谢〜
你是一所公认的大学的学生吗?如果是这样,请注册学术许可[此处](https://store.continuum.io/cshop/academicanaconda)和'conda install accelerate'。 – jme 2015-04-01 14:06:24
是的,链接到不同BLAS/LAPACK的唯一方法是重新编译或获取不同的二进制文件。 Anaconda学术许可证可让您获得更快的二进制文件。然而,从源代码编译numpy并不是很难。 – IanH 2015-04-01 15:43:00
@jme谢谢你的回答。是的,我是一名学生。但是,似乎我可以使用MKL,当我用这个Anaconda和这个numpy使用Theano时。 Theano不是基于Numpy的? – Issac 2015-04-03 03:45:41