Как проверить связь BLAS / LAPACK в NumPy и SciPy?

Я создаю свою numpy / scipy среду на основе blas и lapack, более или менее на основе этой прогулки.

Когда я закончу, как я могу проверить, действительно ли мои функции numpy / scipy используют ранее созданные функции blas / lapack?

Метод numpy.show_config()(или numpy.__config__.show()) выводит информацию о связях, собранную во время сборки. Мой результат выглядит так. Думаю, это означает, что я использую BLAS / LAPACK, который поставляется с Mac OS.

>>> import numpy as np
>>> np.show_config()

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)]

Вы ищете это: системная информация

Я скомпилировал numpy / scipy с помощью атласа, и я могу проверить это с помощью:

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

Проверьте документацию для получения дополнительных команд.

Поскольку он использует динамически загружаемые версии, вы можете просто сделать это:

$ ldd anyoftheCmodules.so

где anyoftheCmodules.soможет быть, например, numpy/core/_dotblas.soссылка на libblas.so.

Вы можете использовать инструмент зависимости загрузчика ссылок, чтобы посмотреть на компоненты хуков C уровня вашей сборки и увидеть, есть ли у них внешние зависимости от выбранных вами blas и lapack. Я сейчас не рядом с Linux-боксом, но на машине с OS X вы можете сделать это внутри каталога site-packages, в котором находятся установки:

$ 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)

замените вместо lddв otoolсистеме GNU / Linux, и вы получите нужные ответы.

Вы можете отобразить связь BLAS, LAPACK, MKL, используя show_config():

import numpy as np
np.show_config()

Что для меня дает результат:

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']

Если вы установили anaconda-navigator (на www.anaconda.com/anaconda/install/ для linux, Windows или macOS) - будут установлены blas, scipy и numpy, и вы сможете увидеть их, щелкнув вкладку среды в левой части главного экрана навигатора. страницу (ищите каждый каталог в альфа-порядке). Установка полной анаконды (в отличие от miniconda или отдельных пакетов) позаботится об установке многих основных пакетов, необходимых для науки о данных.