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从python调用MKL的线程函数：找不到openmp库？
我正在使用ctypes模块将Intel MKL加载到python中,然后我想调用一个需要openmp并行化的例程(在我的情况下为pardiso) 我在英特尔站点上发现了this有用的链接,该链接详细介绍了该过程,并且可以运行其示例代码,但是当我运行使用openmp线程函数的示例时,程序崩溃并显示以下消息： pythonpython-如何使用numpy nomkl在anaconda中创建环境？
我使用andaconda2 python2.7和wxpython,matplotlib,skimage,numpy编写了脚本. 使用pyinstaller生成可执行文件后.总大小将近700 mb.感觉太大了. 有人说,因为numpy使用的MKL非常大,大约400 mb,正如我在文件夹中看到的那样.所以我想知道如何使用numpy nomkl创建环境？ 或者,c – 与pdpotrf参数混淆
我想在分布式环境中进行Cholesky分解.为此目的,我使用pdpotrf().但是,我正在努力理解函数所需的参数,并且它们没有提供关于如何使用它的C示例(并且一个例子真的很棒). 假设我有一个我要分解的NxX矩阵.那么,参数应该具有什么值？ uplo,a和info在我的脑海中有明确的定义.其余的怎么样？python – Pyinstaller numpy“英特尔MKL致命错误：无法加载mkl_intel_thread.dll”
我是python应用程序的新手.我正在尝试使用pyinstaller构建我的python GUI应用程序. 我的应用程序取决于以下包：PyQt4,numpy,pyqtgraph,h5py.我正在使用WinPython-32bit-3.4.4.1. 我用这个命令构建应用程序： pyinstaller --hidden-import=h5py.defs --hidden-import=h5py.utils --hidpython – 直接在Scipy稀疏矩阵上使用Intel mkl库来计算A点A.T,内存较少
我想从python中调用mkl.mkl_scsrmultcsr.目标是计算compressed sparse row格式的稀疏矩阵C.稀疏矩阵C是A与A的转置之间的矩阵乘积,其中A也是csr格式的稀疏矩阵.当用scipy计算C = A点(AT)时,scipy似乎(？)分配新的内存来保存A(AT)的转置,并且肯定为新的C矩阵分配内存(这意味着我不能使如何将Linux中的永久MKL库链接到Numpy？
我用英特尔的MKL库构建了Numpy(对我来说这是一个艰难的过程,我花了一整天！). Numpy需要使用LD_LIBRARY_PATH环境变量链接到MKL库,或者至少这是我的方式…所以我使用.bashrc中的export来保存路径,当我启动一个新的控制台并运行python时, Numpy正确加载库. 问题是它不适用于我使用Pydelinux – 如何知道是否安装了MKL？
我在新机器上工作,我找不到MKL库的路径. 有没有办法知道它们是否安装在何处？我试过找-name,但我找不到任何东西.也许他们根本就没有安装.但如何确定？解决方法:尝试检查whereis< YOURAPPNAME / YOURLIBNAME>.更多关于whereis here 一般来说,可能会手动安装某些软件包,这些软件包既不在python – 与MKL库的SciPy兼容性问题
我最近在Ubuntu 12.04上安装了SciPy for Python3.4 pip3 install scipy 当我在Python3.4中导入scipy时： import scipy 它导入,但当我导入函数插值为 import scipy.interpolate 我收到以下错误： File "test.py", line 55, in <module> import scipy.interpolate File "