编译

从OpenBlas Home Page 上下载源代码。make, make install

使用

level 1 向量-向量 操作

#include <iostream>
#include "cblas.h"
#include <vector> int main()
{
blasint n = 10;
blasint in_x =1;
blasint in_y =1; std::vector<double> x(n);
std::vector<double> y(n); double alpha = 10; std::fill(x.begin(),x.end(),1.0);
std::fill(y.begin(),y.end(),2.0); cblas_daxpy( n, alpha, &x[0], in_x, &y[0], in_y); //Print y
for(int j=0;j<n;j++)
std::cout << y[j] << "\t"; std::cout << std::endl;
}

cblas_daxpy实现了求数乘和 y=ax+y 操作。

level 2 矩阵-向量 操作

  int i=0;
double x[2] = {1.0,2.0};
double y[2] = {2.0,1.0};
double A[4] = {2.0,4.0,6.0,8.0};
cblas_dger(CblasColMajor,2,2,10,x,1,y,1,A,2); for(i=0; i<4; i++)
std::cout << A[i] << " ";
std::cout << std::endl;

cblas_dger实现了 A=αxyT+A 操作。

level 3 矩阵-矩阵 操作

  int i=0;
double A[6] = {1.0,2.0,1.0,-3.0,4.0,-1.0};
double B[6] = {1.0,2.0,1.0,-3.0,4.0,-1.0};
double C[9] = {.5,.5,.5,.5,.5,.5,.5,.5,.5};
cblas_dgemm(CblasColMajor, //列优先
CblasNoTrans, CblasTrans,3,3,2,1,A, 3, B, 3,2,C,3); for(i=0; i<9; i++)
std::cout << C[i] << " ";
std::cout << std::endl;

cblas_dgemm 运行 C=αop(A)op(B)+βC 操作。

附一张blas函数表

參考

-stanford·using OpenBlas

-OpenBlas User Manual

学习OpenBlas的更多相关文章

  1. 【神经网络与深度学习】【C/C++】比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能

    比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matr ...

  2. [机器学习] 深度学习之caffe1——软件配置与测试

    caffe的编译配置真的是很让人头疼啊,不知道试过多少次了~~~ 重装系统了七八次,搞得linux的一些常用命令倒是很熟悉了~~~ 我有洁癖~~~某一个点上出了错,我一定要把它搞好了,再重新来一次,我 ...

  3. MXNet 学习 (1) --- 最易上手的深度学习开源库 --- 安装及环境搭建

    安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release ...

  4. Caffe学习系列(13):数据可视化环境(python接口)配置

    caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较 ...

  5. caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64)

    没有GPU,没有linux, 只好装caffe的windows版本了. 我的系统是win10(64位),vs 2012版本,其它什么都没有装,因此会需要一切的依赖库. 其实操作系统只要是64位就行了, ...

  6. 深度学习框架Caffe的编译安装

    深度学习框架caffe特点,富有表达性.快速.模块化.下面介绍caffe如何在Ubuntu上编译安装. 1. 前提条件 安装依赖的软件包: CUDA 用来使用GPU模式计算. 建议使用 7.0 以上最 ...

  7. 学习笔记TF024:TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字

    TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology ...

  8. 深度学习框架-caffe安装-环境[Mac OSX 10.12]

    深度学习框架-caffe安装 [Mac OSX 10.12] [参考资源] 1.英文原文:(使用GPU) [http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-ca ...

  9. 深度学习框架-caffe安装-Mac OSX 10.12

    p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p2 ...

随机推荐

  1. 记录一次webbrowser无法加载 activex 遇到的问题

    关联配置: win7 x64 Adobe Reader XI activex 安装目录X84 笔者项目运行Any CPU 无论如何也加载不出PDF 刚开始还以为自己封装的控件XWebBrowser的问 ...

  2. HTTP协议(超文本传输协议)

    一.HTTP的简介: 超文本传输协议. 它是基于TCP连接的(默认端口号是80).所以在传输数据前客户端需向服务器发送连接请求.当服务器同意连接请求,建立连接后才可以发送数据报文. 二.HTTP的报文 ...

  3. linux怎样修改用户权限

    ls -l  查看目录下的文件详细信息 ll 同上 whoami 功能说明:先似乎用户名称. 语 法:whoami [--help][--version] 补充说明:显示自身的用户名称,本指令相当于执 ...

  4. hdu1114小猪抢劫银行

    题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1114 完全背包 题意:给出小猪钱罐的重量和装满钱后的重量,然后是几组数据,每组数据包括每种钱币的价值与重量 ...

  5. oracle 11g 物理内存 - 此先决条件将测试系统物理内存总量是否至少为 922MB (944128.0KB)

  6. python 10min系列之实现增删改查系统

    woniu-cmdb 奇技淫巧--写配置文件生成增删改查系统 视频教程 项目主页跪求github给个star, 线上demo,此页面都是一个配置文件自动生成的 详细的文章介绍和实现原理分析会发布在我的 ...

  7. RFID电子标签的二次注塑封装

    生活当中,RFID电子标签具有明显的优势,随着RFID电子标签成本的降低.读写距离的提高.标签存储容量增大及处理时间缩短的发展趋势,R F I D电子标签的应用将会越来越广泛. RFID电子标签的应用 ...

  8. A Brief Introduction to Multiset[STL]

    基础 multiset是<set>库中一个非常有用的类型,它可以看成一个序列,插入一个数,删除一个数都能够在O(logn)的时间内完成,而且他能时刻保证序列中的数是有序的,而且序列中可以存 ...

  9. BZOJ 1192 鬼谷子的钱袋 (二进制思想)

    题解:鉴于二进制的思想来划分 #include <cstdio> int main(){ int n,d=0;scanf("%d",&n); while(1&l ...

  10. HDOJ 1429 胜利大逃亡(续) (bfs+状态压缩)

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1429 思路分析:题目要求找出最短的逃亡路径,但是与一般的问题不同,该问题增加了门与钥匙约束条件: 考虑 ...