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Comment vérifier la liaison BLAS / LAPACK dans NumPy et SciPy?

Je construis mon environnement numpy/scipy basé sur blas and lapack plus ou moins basé sur this walk through.

Quand j'ai terminé, comment puis-je vérifier que mes fonctions numpy/scipy utilisent réellement les fonctionnalités blas/lapack précédemment construites?

pythonnumpyscipylapackblas
123
Woltan

Voici ce que vous recherchez: informations système

J'ai compilé numpy/scipy avec atlas et je peux le vérifier avec:

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

Consultez la documentation pour plus de commandes.

29
rabra

La méthode numpy.__config__.show() fournit des informations sur les liaisons recueillies au moment de la construction. Ma sortie ressemble à ceci. Je pense que cela signifie que j'utilise le BLAS/LAPACK fourni avec Mac OS.

>>>import numpy as np
>>>np.__config__.show()

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)]
286
davost

Comme il utilise les versions chargées dynamiquement, vous pouvez simplement faire ceci:

$ ldd anyoftheCmodules.so

où anyoftheCmodules.so pourrait être, par exemple, numpy/core/_dotblas.so, qui renvoie à libblas.so.

11
Ricardo Cárdenes

Vous pouvez utiliser l'outil de dépendance du chargeur de liens pour examiner les composants de hook de niveau C de votre construction et voir s'ils ont des dépendances externes sur les choix de blas et de lapack. Je ne suis pas près d'une boîte Linux en ce moment, mais sur une machine OS X, vous pouvez le faire dans le répertoire site-packages qui contient les installations:

$ 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)

substituez ldd à la place de otool sur un système GNU/Linux et vous devriez obtenir les réponses dont vous avez besoin.

8
talonmies

Vous pouvez afficher les liaisons BLAS, LAPACK, MKL à l’aide de show_config():

import numpy as np
np.show_config()

Ce qui pour moi donne la sortie:

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']
4
M.T