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安装dlib成功但import时显示undefined symbol:cblas_ddot
在虚拟机centOS 7上安装dlib，安装结束显示Successfully了，但是进入python后import dlib却提示“undefined symbol:cblas_ddot”。 于是参考一些资料自己动手编译安装blas、cblas和lapack，安装完成后依然提示此错误。 在安装dlib过程中，程序会检测blas是否能找到，提示的是“Found CBLAS LIBRARY”、“Found LAPACK LIBRARY”，但是依然提示“BLAS library does not have cblas symbols, so dlib will not use BLAS or LAPACK”。 ，然后进行进一步检测是否有 cblas_ddot 时没找到，我的用CBLAS中明明有cblas_ddot，且在终端用命名“locate cblas_ddot”也可以找到，不知道为什么程序就是找不到。
1.3K20发布于 2021-11-23 - 来自专栏分享技术
OpenBLAS 中矩阵运算函数学习
OpenBLAS 矩阵计算OpenBLAS 库实现成熟优化的矩阵与矩阵乘法的函数 cblas_sgemm 和矩阵与向量乘法函数 cblas_sgemv，二者使用方法基本相同，参数较多，所以对参数的使用做个记录 矩阵与矩阵乘法cblas_sgemm 计算的矩阵公式：C=alpha*A*B+beta*C，其中 A、B、C 都是矩阵，C 初始中存放的可以是偏置值。 cblas_sgemm 函数定义：cblas_sgemm(layout, transA, transB, M, N, K, alpha, A, LDA, B, LDB, beta, C, LDC);layout 示例代码：#include <stdio.h>#include <cblas.h>int main() { int i, j; float a[6]={1,3,5,2,7,8}; float b[ 然后调用了BLAS库中的函数cblas_sgemm，该函数用于矩阵乘法的计算。
1.2K00编辑于 2023-11-29 - 来自专栏iOSDevLog
2019年最新最全的 Anaconda 安装指南WindowsmacOSLinux
: cblas Python deps: pip: 18.1 setuptools: 40.6.3 sklearn: 0.20.1 numpy: 1.15.4 anaconda3/bin/python machine: Darwin-18.2.0-x86_64-i386-64bit BLAS: macros: SCIPY_MKL_H=None, HAVE_CBLAS =None lib_dirs: /Users/iosdevlog/anaconda3/lib cblas_libs: mkl_rt, pthread Python deps: pip machine: Linux-4.13.0-45-generic-x86_64-with-debian-buster-sid BLAS: macros: SCIPY_MKL_H=None, HAVE_CBLAS =None lib_dirs: /home/iosdevlog/anaconda3/lib cblas_libs: mkl_rt, pthread Python deps: pip:
2K30发布于 2019-01-03 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
走进向量计算：从源码编译 OpenBLAS
(BLAS CBLAS LAPACK LAPACKE) OS ... 0.3.9' Generating openblas_config.h in /usr/include Generating f77blas.h in /usr/include Generating cblas.h 我们可以参考官方示例，先创建一个简单的程序： #include <cblas.h> #include <stdio.h> void main() { int i=0; double A[6] 之后，我们执行下面的命令，尝试将其编译为可执行程序： cc -static -o test_cblas_open test_cblas_dgemm.c -I /usr/include/ -L/usr/ /test_cblas_open 11.000000 -9.000000 5.000000 -9.000000 21.000000 -1.000000 5.000000 -1.000000 3.000000
1.8K30编辑于 2023-03-05 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
走进向量计算：制作 OpenBLAS Docker 预构建产物镜像
/xscblat1 Real CBLAS Test Program Results Test of subprogram number 1 CBLAS_SDOT cblas_zsyr2k PASSED THE TESTS OF ERROR-EXITS cblas_zsyr2k PASSED THE COLUMN-MAJOR COMPUTATIONAL TESTS ( 1764 CALLS) cblas_zsyr2k PASSED THE ROW-MAJOR COMPUTATIONAL TESTS ( 1764 CALLS) END OF TESTS (BLAS CBLAS LAPACK) OS ... (BLAS CBLAS LAPACK) OS ...
90720编辑于 2022-07-31 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
走进向量计算：从源码编译 OpenBLAS
(BLAS CBLAS LAPACK LAPACKE) OS ... 0.3.9' Generating openblas_config.h in /usr/include Generating f77blas.h in /usr/include Generating cblas.h 我们可以参考官方示例，先创建一个简单的程序： #include <cblas.h> #include <stdio.h> void main() { int i=0; double A[6] 之后，我们执行下面的命令，尝试将其编译为可执行程序： cc -static -o test_cblas_open test_cblas_dgemm.c -I /usr/include/ -L/usr/ /test_cblas_open 11.000000 -9.000000 5.000000 -9.000000 21.000000 -1.000000 5.000000 -1.000000 3.000000
1.9K10编辑于 2022-07-08 - 来自专栏移动端开发
Accelerate Framework in Swift
使用之前请先导入这两个框架： NOTE: 下面所有的例子全都是在 Playground 运行验证 import UIKit import Accelerate import simd 1、cblas_saxpy 函数cblas_saxpy(_:_:_:_:_:_:)是一个计算常数乘以一个向量加上一个向量的函数，具体的使用看下面的例子： var x:[Float] = [1,2,3] var y :[Float] = [4,5,6] cblas_saxpy(3, 10, &x, 2, &y, 2) 具体的验证结果和详细的函数参数说明我们会在下面展示，大家可以先看上面给出的函数的说明推导一下结果 2、cblas_sdot 这个函数能帮助我们计算出两个向量的数量积： ∑ a[i] * b[i] y = [4,5,6] /// x*y = (1*4)+(2*5)+(3*6) = 32 /// 这个函数的具体的参数可以参考上面 cblas_sdot(3, &x, 1, &y, 1) 3、sgesv_ 这个函数可以帮我们解方程，比如下面的三元三次方程，具体的验证你可以自己尝试一下，了解一下函数的参数的意义，我们已经验证过就不再重复结果
1.1K40发布于 2020-06-24 - 来自专栏python深度学习
在Manjaro Linux上安装Julia
警告：正在从目标清单中删除 'blas' ，因为它和 'openblas' 冲突 软件包 (11) cblas-3.9.0-3 lapack-3.9.0-3 libutf8proc-2.6.1-1 cblas-3.9.0-3-x86_64 33.9 KiB 4.73 MiB/s 00:00 [#############################] 100% metis-5.1.0 1/11) 正在安装 openblas [#############################] 100% ( 2/11) 正在安装 cblas
3K00发布于 2021-03-31 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
走进向量计算：制作 OpenBLAS Docker 预构建产物镜像
/xscblat1 Real CBLAS Test Program Results Test of subprogram number 1 CBLAS_SDOT cblas_zsyr2k PASSED THE TESTS OF ERROR-EXITS cblas_zsyr2k PASSED THE COLUMN-MAJOR COMPUTATIONAL TESTS ( 1764 CALLS) cblas_zsyr2k PASSED THE ROW-MAJOR COMPUTATIONAL TESTS ( 1764 CALLS) END OF TESTS (BLAS CBLAS LAPACK) OS ... (BLAS CBLAS LAPACK) OS ...
89610编辑于 2023-03-05 - 来自专栏python深度学习
在Manjaro Linux上安装Julia
警告：正在从目标清单中删除 'blas' ，因为它和 'openblas' 冲突 软件包 (11) cblas-3.9.0-3 lapack-3.9.0-3 libutf8proc-2.6.1-1 cblas-3.9.0-3-x86_64 33.9 KiB 4.73 MiB/s 00:00 [#############################] 100% metis-5.1.0 1/11) 正在安装 openblas [#############################] 100% ( 2/11) 正在安装 cblas
2.3K00发布于 2021-03-31 - 来自专栏用户2442861的专栏
caffe源码分析-inner_product_layer
//C=alpha*A*B+beta*C template<> void caffe_cpu_gemm<float>(const CBLAS_TRANSPOSE TransA, const CBLAS_TRANSPOSE TransB, const int M, const int N, const int K, const N : K; cblas_sgemm(CblasRowMajor, TransA, TransB, M, N, K, alpha, A, lda, B, ldb,
85810发布于 2019-02-25 - 来自专栏用户2442861的专栏
caffe源码分析-Blob
主要分析如下几类函数： 构造函数, 以及Reshape函数() 索引、返回N、C、H、W相关函数 gpu、cpu同步函数， 以及数据的获取 简单的数据处理如scale_data对数据缩放(底层调用了cblas 简单的数据处理如scale_data对数据缩放(底层调用了cblas库的运算) 下面简单看下scale_data对data_乘上某个因子(主要是cpu的实现)： data = mutable_cpu_data LOG(FATAL) << "Unknown SyncedMemory head state: " << data_->head(); } } caffe_scal底层调用的是cblas 的cblas_sscal函数(此处用了模板的特化)： template <> void caffe_scal<float>(const int N, const float alpha, float * X) { cblas_sscal(N, alpha, X, 1); } 最后注意下Blob的显示模板实例化：int，unsigned int，float，double: INSTANTIATE_CLASS
2.4K40发布于 2019-02-25 - 来自专栏foochane
Ubuntu16.04安装OpenCV
Turning OpenBLAS_FOUND off -- Could NOT find Atlas (missing: Atlas_CBLAS_INCLUDE_DIR Atlas_CLAPACK_INCLUDE_DIR Atlas_CBLAS_LIBRARY Atlas_BLAS_LIBRARY Atlas_LAPACK_LIBRARY) -- Could NOT find Doxygen (missing: DOXYGEN_EXECUTABLE
2.3K40发布于 2019-05-23 - 来自专栏月亮与二进制
centOS 7无显卡虚拟机安装dlib提示CUDA错误
libboost_python3.so cannot open shared object file: No such file or directory”、“BLAS library does not have cblas
1K20发布于 2021-11-23 - 来自专栏有困难要上，没有困难创造困难也要上！
CentOS7安装Caffe
/include/caffe/util/mkl_alternate.hpp:14:19: fatal error: cblas.h: No such file or directory 解决办法 sudo
1.2K70发布于 2018-05-14 - 来自专栏GiantPandaCV
Im2Col+GEMM的改进方法MEC，一种更加高效的卷积计算策略
这里只是将这个二维矩阵存成了一个数组，来方便后面调用cblas_sgemm接口，关于OpenBlas的介绍以及计算方式，函数接口可以查看参考中的资料2，这里就不过多介绍了。 outWidth * outHeight]; im2col_cpu(src, inHeight, inWidth, kernel_h, kernel_w, srcIm2col); 接下来调用cblas_sgemm Im2Col+gemm的运行时间： // 使用Blas库实现矩阵乘法 float *output = new float[kernel_num * outHeight * outWidth]; cblas_sgemm for(int i = 0; i < outHeight; i++){ output[i] = new float [kernel_num * outWidth]; cblas_sgemm
2.7K42发布于 2020-10-30 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【错误记录】Mac 中 IntelliJ IDEA 运行 Python 程序报错 ( No module named ‘numpy‘ )
extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS
1.5K10编辑于 2023-03-29 - 来自专栏大模型系列
大模型推理显存爆炸？谷歌TurboQuant用 3-bit KV Cache 压缩降低 6 倍内存，附完整工程实现
3#include <cmath> 4#include <vector> 5#include <numeric> // for std::inner_product 6extern "C" void cblas_sgemv const float* rot_matrix = GetPredefinedRotMatrix(d); // 需预先实现 31 std::vector<float> y(d); 32 cblas_sgemv
1K20编辑于 2026-03-30 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【错误记录】Mac 中 Python 报错 ( ERROR: Could not build wheels for numpy which use PEP 517 | 问题未解决 | 问题记录 )
extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3), ('HAVE_CBLAS
1.8K10编辑于 2023-03-29 - 来自专栏Python中文社区
Github|Python开源项目漫游指南（一）
scikit-learn同时使用CBLAS，一个基本线性代数子程序库的C接口。
1.2K70发布于 2018-01-31
腾讯云开发者
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