TL; DR как связать ATLAS/MKL с существующим Numpy без восстановления.
Я использовал Numpy для вычисления с большой матрицей, и я обнаружил, что он очень медленный, потому что Numpy использует только 1 ядро для вычисления. После большого поиска я считаю, что мой Numpy не ссылается на некоторую оптимизированную библиотеку, такую как ATLAS/MKL. Вот моя конфигурация numpy:
>>>import numpy as np
>>>np.__config__.show()
blas_info:
libraries = ['blas']
library_dirs = ['/usr/lib']
language = f77
lapack_info:
libraries = ['lapack']
library_dirs = ['/usr/lib']
language = f77
atlas_threads_info:
NOT AVAILABLE
blas_opt_info:
libraries = ['blas']
library_dirs = ['/usr/lib']
language = f77
define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]
atlas_blas_threads_info:
NOT AVAILABLE
openblas_info:
NOT AVAILABLE
lapack_opt_info:
libraries = ['lapack', 'blas']
library_dirs = ['/usr/lib']
language = f77
define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]
atlas_info:
NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
NOT AVAILABLE
blas_mkl_info:
NOT AVAILABLE
atlas_blas_info:
NOT AVAILABLE
mkl_info:
NOT AVAILABLE
По этой причине я хочу связать ATLAS/MKL с Numpy. Тем не менее, мой Numpy установлен из PIP, поэтому я не хочу устанавливать вручную, потому что я хочу использовать последнюю версию. Я сделал поиск, но они предназначены только для создания с нуля. По этой причине, мой вопрос:
- Есть ли способ связать ATLAS/MKL с Numpy без повторной настройки?
- Я обнаружил, что информация о конфигурации сохраняется в _config_.py в установленной папке Numpy. Так изменит ли он его решение? Если да, не могли бы вы показать мне, как?
