blas 是一款开发包收集器,为 Go 语言提供 BLAS 功能。
安装:
go get github.com/gonum/blas
BLAS C-绑定:
如果你想使用 OpenBLAS,可在任何目录安装(更多信息,可在 cgo command documentation中查看):
git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS cd OpenBLAS make
然后安装BLAS/ CGO包:
CGO_LDFLAGS="-L/path/to/OpenBLAS -lopenblas" go install github.com/gonum/blas/cgo
如果要使用不同的BLAS包如Intel MKL可以调整CGO LDFLAGS变量:
CGO_LDFLAGS="-lmkl_rt" go install github.com/gonum/blas/cgo
在OS X上最简单的解决方案是使用系统提供的文库:
CGO_LDFLAGS="-framework Accelerate" go install github.com/gonum/blas/cgo
开发包:
blas:定义了多个接口BLAS API接口。
blas/native:Go实施BLAS API的(不完全实现了FLOAT32和float64 API)。
blas/cgo:绑定到C实现cblas接口(如ATLAS,OpenBLAS,英特尔MKL),OpenBLAS是为Linux和Darwin良好性能的最佳推荐。
blas/blas64 and blas/blas32:该BLAS API为双(i.e., float64) 和单 (float32)精准的实施提供打包:
package mainimport ( "fmt" "github.com/gonum/blas/blas64")func main() { v := blas64.Vector{Inc: 1, Data: []float64{1, 1, 1}} fmt.Println("v has length:", blas64.Nrm2(len(v.Data), v)) }
blas/cblas128 and blas/cblas64:该BLAS API为双(即complex128)和单的实现封装(complex64)精密复杂零件。
Linux系统CentOS 6.8上yum安装BLAS库 BLAS是一个广泛应用到科学计算软件上面的库文件,在CentOS的软件库中已经有该软件的软件包,我们可以直接使用yum来安装。 1、1、查询CentOS 的库中是否存在BLAS相关的软件包 yum search blas Loaded plugins: fastestmirror, refresh-packagekit, security
从零开始的 Rust 语言 blas 库之预备篇(2)—— blas 矩阵格式详解 上一篇:从零开始的 Rust 语言 blas 库之预备篇(1)—— blas 基础介绍 下一篇:TODO 文章部分参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/104287878 fortran 的 blas 中的矩阵表示 fortran 语言对于现在的程序员来说,显得有些奇怪,不仅在语法上,更加
BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)是一组线性代数计算中通用的基本运算操作函数集合[1] 。BLAS Technical (BLAST) Forum负责规范BLAS函数接口, 并在网站[1]公布一个由Fortran语言编写的BLAS库。这个Fortran版BLAS库通常被称为BLAS参考库(the reference implementation)。 BLA
安装blas yum install blas yum install blas-devel 安装lapack yum install lapack yum install lapack-devel 完毕! 注:*-devel 部分必须安装,不然cmake 的 find_package(LAPACK)找不到!
我正在尝试为python2.7运行pip install tsne,但仍然会出现相同的错误。我按照http://bickson.blogspot.com/2011/02/installing-blaslapackitpp-on-amaon-ec2.html上的说明操作,安装了LAPACK/BLAS,我认为这应该解决问题。没什么帮助。我做错什么了?我对巴什不太熟悉。running build_ext
从零开始的 Rust 语言 blas 库之预备篇(1)—— blas 基础介绍 下一篇:从零开始的 Rust 语言 blas 库之预备篇(2)—— blas 矩阵格式详解 文章部分参考:https://blog.csdn.net/hehe199807/article/details/108365427 前言 最近想着自己即将要踏入深度学习的领域发展,不能够只知其用法却不知道底层。 许多深度学习的模
1、下载 BLAS,CBLAS:http://www.netlib.org/blas/ LAPACK:http://www.netlib.org/lapack/ 2、上传 将下载好的三个压缩文件上传到服务器 3、解压 三个压缩文件解压(tar zxf XXXX.tgz)后,出现以三个文件名命名的文件夹 4、编译文件 4.1 编译blas, 进入BLAS文件夹,执行命令: gfortran -c -
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