安装 Linux 以安装0.2.20版本的OpenBLAS举例。 直接下载或上传 OpenBLAS-0.2.20.tar.gz 到待安装目录。...解压 tar -zxvf OpenBLAS-0.2.20.tar.gz 编译 make -j8 安装 sudo make install 判断安装成功:/opt/OpenBLAS/ 目录存在 cd.../opt/OpenBLAS/
这是因为泛 AI 领域离不开矩阵计算,而 OpenBLAS 是全球前三的开源矩阵计算库。本篇文章,我们就来聊聊 OpenBLAS 在 Linux 和 macOS 环境中的编译和构建。...虽然,有一些 Linux 发行版的软件包仓库中提供了 OpenBLAS 的软件包,但是并不是每个发行版中都能够简单快速的安装到比较新的软件版本,比如 Ubuntu 18.04 里最新可用的版本是 0.2.20...,Ubuntu 20.04 中最新的版本 0.3.8,只有在 Ubuntu 22.04 中,我们才能够看到 0.3.20 版,流行的用于制作容器的 Linux 发行版 Alpine 里的 OpenBLAS...Linux Architecture ... x86_64 BINARY ... 64bit...CPU 计算时的必须组件: https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/v1.6.3/example_makefiles/makefile.inc.Linux
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
OpenBLAS(https://github.com/xianyi/OpenBLAS)目前已经提供了CMakeLists.txt,在Windows下可以通过cmake生成Makefile脚本,然后用MinGW...MSYS的官网 http://www.mingw.org/wiki/MSYS 简单说MSYS就相当于一个在Windows下运行的linux bash shell环境,支持绝大部分linux常用命令,...说得更明白点,就是linux下的sh脚本可以在这个环境下执行,linux下的Makfile也可以在这个环境下用MinGW编译 ?...编译 OpenBLAS 以下是MSYS2中执行编译OpenBLAS的shell脚本 #!...,USAGE.md等文件,以及 OpenBLAS官网的说明(https://github.com/xianyi/OpenBLAS) Visual Studio 中导入OpenBLAS库 根据OpenBLAS
you/install/path/lib/cmake/openblas/OpenBLASConfig.cmake (linux下生成动态库) SET(OpenBLAS_VERSION "0.2.18...") SET(OpenBLAS_INCLUDE_DIRS /home/hadoop/Desktop/caffe-static/release/OpenBLAS_linux_x86_64/include)...SET(OpenBLAS_LIBRARIES /home/hadoop/Desktop/caffe-static/release/OpenBLAS_linux_x86_64/bin/libopenblas.so.../release/OpenBLAS_linux_x86_64/include) SET(OpenBLAS_LIBRARIES /home/hadoop/Desktop/caffe-static/release...而不是动态库导入库(import library)(.dll.a)的路径,也就是说OpenBLAS在生成OpenBLASConfig.cmake没有考虑到linux和windows的区别,只是按linux
(接前文)在Caffe的默认编译安装使用的是ATLAS库,但是这个版本的BLAS不能利用多核CPU,要使用多核CPU并行计算来加速Caffe则需要使用OpenBLAS。...下面就说说怎样来使用OpenBLAS。...openblas libopenblas.so.0 => /lib64/libopenblas.so.0 (0x00007f1fe656f000) 如果要使用openblas的多线程版本,此时应该看到类似下面的结果...) 下面我们就看看应该怎样编译使用多线程版本OpenBLAS来编译caffe。...) 测试 我们跑个训练模型来验证一下,要让caffe使用指定的CPU个数,我们可以通过设置环境变量 OPENBLAS_NUM_THREADS 来实现。
这是因为泛 AI 领域离不开矩阵计算,而 OpenBLAS 是全球前三的开源矩阵计算库。本篇文章,我们就来聊聊 OpenBLAS 在 Linux 和 macOS 环境中的编译和构建。...虽然,有一些 Linux 发行版的软件包仓库中提供了 OpenBLAS 的软件包,但是并不是每个发行版中都能够简单快速的安装到比较新的软件版本,比如 Ubuntu 18.04 里最新可用的版本是 0.2.20...,Ubuntu 20.04 中最新的版本 0.3.8,只有在 Ubuntu 22.04 中,我们才能够看到 0.3.20 版,流行的用于制作容器的 Linux 发行版 Alpine 里的 OpenBLAS...Ubuntu 20.04 环境的 OpenBLAS 在 Ubuntu 20.04 的软件包仓库中,我们能够找到的最新的 OpenBLAS 版本是 0.3.8,假如我们需要使用的 OpenBLAS 版本是...Linux Architecture ... x86_64 BINARY ... 64bit
当然,如果你没有运行 Linux 系统的设备,使用 macOS 或者在 Windows 中使用虚拟机,也是一样的。...}.so /usr/lib/ 上面是隐藏了一些细节(依赖安装、编译命令)的基础镜像设计,首先根据用户传递的构建参数,来确定要使用的基础 Linux 环境,和要构建的 OpenBLAS 产物版本。...Linux Architecture ... x86_64 BINARY ... 64bit...Linux Architecture ... x86_64 BINARY ... 64bit.../Dockerfile.armv8 --push --platform=linux/arm64 .
根据网上资料的介绍使用OpenBlas要快一些,于是尝试安装使用OpenBlas来加速训练过程。...请注意前面安装OpenBlas的软件列表,有一项是openblas-openmp,看到这里我似乎明白了什么。到网上一查,果然openblas-openmp是OpenBlas的多线程优化版本。.../bin/sh unzip OpenBLAS-0.2.18.zip cd OpenBLAS-0.2.18 make USE_OPENMP=1 sudo make install 关于OpenBLAS更详细的安装说明参见...《OpenBLAS编译和安装简介》 默认安装到/opt/OpenBLAS下,cmake生成Caffe的Makefile时会自动找到,剩下的步骤就和前面一样了。...最后的问题: 用OpenBlas时,OPENBLAS_NUM_THREADS设置为最大,让CPU负载跑满,并不能大幅提高速度,这是为什么?一直没搞明白。
雷锋网 AI 研习社近日有幸邀请到了澎峰科技创始人、OpenBLAS项目创始人和主要维护者张先轶,他将为我们介绍OpenBLAS开源项目以及矩阵乘法的优化。...OpenBLAS算是目前全球最好的开源矩阵计算库,在去年的时候得到了中国计算机学会科技进步二等奖,同时也进入了很多主流的Linux安装包,比如说Ubuntu里面就有我们的OpenBLAS Package...,你能想到的Linux发行版几乎都进去了,但这不是我们主动去做的。...因此,OpenBLAS的用户也是比较多的。...OpenBLAS,NVIDIA公司在做一些跟CPU的对比测试时,把OpenBLAS列为了一个基准。
或者,我们建议安装OpenBLAS,其中包含development headers(-devel,-dev,具体取决于你的Linux发行版本)。...注意 如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。...注意 如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。...注意 如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。...version of OpenBLAS git clone git://github.com/xianyi/OpenBLAS cd OpenBLAS make FC=gfortran sudo make
人头检测模型等 ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection ZQCNN:下载时间2019-03-25 09:00 依赖库: windows:mkl, opencv3.4.2 arm-linux...: openblas, opencv3.4.2 libfacedetection:下载时间2019-03-25 09:00 (一) WINDOWS下对比 (测试机器为E5-1650V4 3.6GHz)...(二) ARM-LINUX下对比 (测试机器为firefly rk3399) ZQCNN: 先编译OpenBLAS, OpenCV3.4.2, 然后编译ZQCNN, 使用命令cmake .....-DSIMD_ARCH_TYPE=arm64 -DBLAS_TYPE=openblas_zq_gemm 具体参见ZQCNN项目的README libfacedetection: 命令cmake ..
/local/cuda/version.txt CUDA Version 8.0.44 确认是否安装成功: $ cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux...安装BLAS(基本线性代数子库) Caffe支持的有三种:MKL,AtLas,OpenBlas。...OpenBlas是完全免费的,所以这里就安装它了: $ sudo apt-get install openblas-dev 错误: E: 无法定位软件包 openblas-dev 解决: $ apt-cache...search openblas libblas-test - Basic Linear Algebra Subroutines 3, testing programs libopenblas-base.../usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial 8.1.2修改 makefile 文件 打开 Makefile 文件,在 415 行,将: NVCCFLAGS +=-ccbin
sudo apt-get install libboost-all-dev // 安装boost库 #sudo apt-get install libatlas-base-dev //BLAS如使用OpenBLAS...$caffe_folder.zip pushd $caffe_folder # 执行cmake生成Makefile mkdir build && cd build #编译CPU版本,BLAS 使用OpenBLAS...;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsz.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libz.so;/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so...Building without it... -- OpenCV found (/usr/share/OpenCV) -- Found OpenBLAS libraries: /usr/lib/libopenblas.so...-- Found OpenBLAS include: /usr/include -- Found PythonInterp: /usr/bin/python2.7 (found suitable version
/3rdparty/ippicv/downloads/目录下再cmake $ sudo cp ~/software/opencv/ippicv_linux_20151201.tgz ~/opencv.../opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-808b791a6eac9ed78d32a7666804320e/ 问题二: -- No package...apt-get -y install libavresample-dev $ sudo apt-get -y install libgphoto2-dev 问题五: -- Could not find OpenBLAS...Turning OpenBLAS_FOUND off -- Could not find OpenBLAS lib....Turning OpenBLAS_FOUND off -- Could NOT find Atlas (missing: Atlas_CBLAS_INCLUDE_DIR Atlas_CLAPACK_INCLUDE_DIR
2 /path/to/OPENBLAS OpenBLAS的安装规划路径。 这里的安装规划路径只是一个举例说明,建议部署在共享路径中。...2 安装OpenBLAS 参考4.1 安装OpenBLAS。 3 安装HDF5 参考4.2 安装HDF5。 4 安装PNETCDF 参考4.3 安装PNETCDF。...4.1 安装OpenBLAS 操作步骤 步骤 1 使用PuTTY工具,以root用户登录服务器。 步骤 2 执行以下命令解压openblas安装包。.../configure --prefix=/path/to/HDF5 --build=aarch64-unknown-linux-gnu --enable-fortran --enable-static.../configure --prefix=/path/to/NETCDF --build=aarch64-unknown-linux-gnu --enable-shared --enable-netcdf
exit_if_not_exist $BOOST_INSTALL_PATH "not found $BOOST_INSTALL_PATH,please build $BOOST_PREFIX" exit_if_not_exist $OPENBLAS_INSTALL_PATH..."not found $OPENBLAS_INSTALL_PATH,please build $OPENBLAS_PREFIX" exit_if_not_exist $PROTOBUF_INSTALL_PATH...$SOURCE_ROOT/$SSD_FOLDER clean_folder build.gcc #mkdir_if_not_exist build.gcc pushd build.gcc # 指定 OpenBLAS...安装路径 参见 $caffe_source/cmake/Modules/FindOpenBLAS.cmake export OpenBLAS_HOME=$OPENBLAS_INSTALL_PATH #.../OpenCV/3rdparty/lib/libzlib.a -lstdc++ -lm -lpthread -lrt /home/hadoop/tmp/dl/depends/release/OpenBLAS_linux_x86
之前在ubuntu14下实现了Caffe编译(参见去年写的博客 《 Ubuntu14:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS/CPU only)》)。...sudo apt-get install libboost-all-dev // 安装boost库 #sudo apt-get install libatlas-base-dev //BLAS如使用OpenBLAS.../libgflags.so) -- Found glog (include: /usr/include, library: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libglog.so...Added CUDA NVCC flags for: sm_20 sm_21 sm_30 sm_35 sm_50 -- OpenCV found (/usr/share/OpenCV) -- Found OpenBLAS...libraries: /usr/lib/libopenblas.so -- Found OpenBLAS include: /usr/include -- NumPy ver. 1.11.0 found
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