blas

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    我正在嘗試將Ipopt與英特爾MKL連接起來(instructions)。 Intel's Link Advisor提示: 鏈接線: -Wl,--start-group ${MKLROOT}/lib/intel64/libmkl_intel_ilp64.a ${MKLROOT}/lib/intel64/libmkl_core.a ${MKLROOT}/lib/intel64/libmkl_inte

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    我一直坐在這裏一段時間,真的不明白髮生了什麼事情。 我與cmake和犰狳/ lapack/blas有以下問題: 我嘗試下載與cmake犰狳,編譯它,然後將其鏈接到我的程序。 但是,雖然我可以下載,編譯等,我有麻煩連接到我的程序。 我鏈接到一個可執行文件時出現以下錯誤: undefined reference to `dgemv_' 所以我知道這是一個LAPACK/BLAS的事情,但我無法弄清楚什麼

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    當我運行sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})我得到InternalError: Blas SGEMM launch failed。下面是完整的錯誤和堆棧跟蹤: InternalErrorTraceback (most recent call last) <ipython-input-9-a3261a02bdce>

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    我已經正確安裝LAPACK和BLAS我的筆記本電腦,我可以在我的Makefile使用 -L/usr/lib64 -lblas -llapack 鏈接。 我想使用的cmake,以創建由 在/ usr /共享/ cmake的/模塊/ 的CMakeLists的cmake提供了一個Makefile文件和鏈接LAPACK和BLAS,我使用FindLAPACK.cmake和FindBLAS.cmake。

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    考慮一個矩陣尺寸48x16的浮子的和浮子b尺寸1X48型的的向量。 請建議計算b×甲儘可能快地對常見的桌面處理器(的i5/I7)的一種方式。 背景。 上述產品處於緊密環路中,因此其快速計算至關重要。目前,我有以下天真的算法工作: inline void Critical(const float A[48][16], const float b[48], float x[16]) const {

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    我正在使用GNU庫進行科學計算。從本質上講,我需要做下面的MATLAB代碼相當於: x=x.*(A*x); 其中x是一個gsl_vector,A是gsl_matrix。 我設法做到(A * X)用下面的命令: gsl_blas_dgemv(CblasNoTrans, 1.0, A, x, 1.0, res); 其中RES是另一個gsl_vector,其存儲的結果。如果矩陣A的大小爲m *

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    我正在開發C++中的線性代數工具,它主要依賴於矩陣乘法和分解(如LU,SVD),並且意在應用於大型矩陣。我使用英特爾MKL開發了最佳性能,但我不想發佈僅限英特爾MKL版本,因爲我認爲它不適用於沒有英特爾的用戶或不想安裝MKL的用戶。相反,我應該發佈一個不是英特爾MKL特定的更通用的代碼,而是允許用戶指定他們想要使用的BLAS和LAPACK的實現(例如OpenBLAS或ATLAS)。 雖然函數原型在

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    我試圖在Python中使用PyBrain和Python的multiprocessing包來訓練一個神經網絡。 這是我的代碼(它訓練一個簡單的神經網絡來學習異或邏輯)。 import pybrain.tools.shortcuts as pybrain_tools import pybrain.datasets import pybrain.supervised.trainers.rprop a

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    我剛剛發現OSX中的OSX的Accelerate框架中包含了SparseBLAS。 % ls -l /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A total 25360 drwxr-xr-x 5 root wheel 170 May 18 09

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    我已方程Ax = b的有下列11×11個線性系統: A = { {1.0000000000000000, 8.0000000000000000, 6.0000000000000000, 12.0000000000000000, 24.0000000000000000, 24.0000000000000000, 8.0000000000000000, 6.0000000000000000, 24.