ARNING (theano.tensor.blas): Using NumPyC-API based implementation for BLAS functions.merge' from 'keras.layers' (C:\Users\86181\anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\__init__.py)
keras的版本是2.1.6,tensorflow1.2.1,请问该如何解决这个问题,在网
当使用不同数据类型的numpy数组进行多处理时,我遇到了一个意外的错误。首先,我对int64类型的numpy数组执行多处理,然后使用float64类型的numpy数组再次运行它。int64按预期运行,而float64使用所有可用处理器(比我分配的处理器还要多),计算速度比使用单个核心要慢。arr)
if __name__ == '
我试图让我的Theano在Windows1064位上运行,通过教程,但是我得到了以下错误:
WARNING (theano.tensor.blas): Using NumPyC-API based implementationfor BLAS functions.不能使用。显然,我的pygpu不能正常工作(尽管我是通过Anaconda安装的,它应该足够了,但不管怎样)。我发现还需要安装。我按照说明操作(使用带有Visual Stud
我正在尝试安装scikit-learn,这样它就不能访问ATLAS (其他BLAS和LAPACK库也可以)。有没有办法将安装设置为不使用ATLAS?对于这个基本的问题,我很抱歉,但我看不到一个好的方法。我想这样做的原因:我在一个集群上工作,我不能构建atlas,但是它的预安装版本被破坏了(在16个内核上编译,节点上只有8个内核,pthread问题),所以当我安装scikit-learn my scikit-learn谢谢
编辑:看起来我做错了一些事情,实际上在我针对openblas进行编
在这里,我使用hdf5 (pytables)进行大的矩阵乘法,但是我很惊讶,因为使用hdf5比使用普通的numpy.dot和存储矩阵更快,这是什么原因呢?也许在python中有一些更快的矩阵乘法函数,因为我仍然使用numpy.dot进行小块矩阵乘法。假设矩阵可以放入RAM中:对矩阵10*1000 x 1000进行测试。使用默认的numpy(我认
>>> numpy.__config__.show() NOT AVAILABLE libraries = ['f77blas', 'cblas()
这个小矮人是基于Anaconda的。在/home/admin/anaconda/lib/python2.7/site-packages/numpy</e