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cythonプログラムがnumpy + MKLを使用しているか、MKLを使用していないかを知るには？

私はcythonに最適化されたスピードプログラムを持っていますが、速度は遅いです。私は私のcythonプログラムがOpenBLASまたはMKL（リンクopenblas/mklライブラリ）を使用しているかどうかを知りたいですか？これを知るには？

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Androidでjavacpp + openblasを使用する

javacppのopenblasプリセットをAndroidアプリケーションに統合しようとしています。 Githubで利用可能な私の問題を説明するテストアプリを作成しました。アプリはMainActivity.onCreate()メソッド内のhttps://github.com/bytedeco/javacpp-presets/tree/master/openblasからサンプルコードを実行するだけで

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CentOS/FedoraでのOpenBLASのインストール

Javaプロジェクトでは効率的な行列乗算のためにmatrix-toolkits-java（MTJ）を使用しています。これは、netlib-javaに依存しています。これは、マシンにインストールされているBLASとLAPACKの最適化された実装に依存しています。これらのライブラリを見つけるには、具体的には/usr/lib64/libblas.so.3と/usr/lib64/liblapack.so.

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OpenBLASとQt Creatorプロジェクトのリンク

開発用にQt Creatorを使用しています。私はアルマジロ線形代数ライブラリを使用したいと思います。したがって、私のプロファイルで次のコードを使用しました。 INCLUDEPATH += C:\armadillo-7.950.1\include LIBS += \ -LC:\armadillo-7.950.1\examples\lib_win64 \ -llapack_w

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blas dgemvが手動実装より遅い

私はBLASをC言語のプログラムで使用して、行列/ベクトル積の速度を向上させようとしています。は手動で私はこのコードを持っていた： for (j = 0; j < ann->hidden; ++j) { double delta = 0; //h is known before for (k = 0; k < (h == ann->hidden_layers

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？

私はアルマジロが私のARM上openblasと協力して、どのように知っていますか？背景私はアルマジロでプログラムを書いています私はopenblasをインストールし、それをコンパイルするためにクロスコンパイラを使用しています。私はarmadilloとopenblasのプログラムはarmadilloと比べて速いと思っています。しかし、彼らは同じ時間を実行しています。私のarmv7ボードでは、アル

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Theano on Windows 10用のTDM-GCC/OpenBLASのインストールで問題が発生しました - DLLの読み込みに失敗しました

C++コンパイラを使用しないと、私のセットアップ（下記参照）はうまくいきます。ランタイムを高速化するため、私はTDM-GCCをインストールしようとしました。次に、インポートエラー "DLL load failed"が表示されました。インストールガイドを読み、OpenBLASをダウンロードして実験し、「DLLの読み込みに失敗しました」という質問/コメントを読む時間を費やして - 私は前進しなかっ

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DL4JないUnsatisfiedLinkError：私はGradleの経由deeplearning4jプロジェクトを設定しようとした

java.library.pathにではありませんjniopenblas、私はUnsatisfiedLinkErrorを取得：私の依存関係は次のようになり Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jniopenblas in java.library.path at java.lang.ClassLoad

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MacBookにopenBLAS for Rをインストールする

私はコサインの類似性を計算するためのより速い方法を探しています（2.8Gbの大きな行列があるためです）。「良いBLASライブラリ」について書かれたcoopパッケージを見つけたので、私は掘り出し始め、openBLASライブラリを使って高速化する必要があることを知りました。私はthe installation guideと他の多くの記事を読む。 MacbookでRにインストールして実行するにはどうす

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マルチコアでopenblasを実行する

私は、行列乗算ごとに行列を単純化し、dgemmとdgemvを使ってopenblasを使ってベクトルを乗算する行列を実装しています。私はopenblasが1つのコアでしか動いていないことを知っています。コンパイルのために-lpthreadを追加しようとしましたが、動作しませんでした。複数のコア上 cblas_dgemv(order, trans, m, n, alpha, a, lda, x, i