VS2019配置oneAPI并调用MKL库 oneAPI oneAPI是一个跨架构的编程工具,旨在简化跨GPU.CPU.FPGA和AI加速器之间的编程,可以与英特尔自身设备,或其他厂商的芯片配合使用,以优化工作负载.支持多种语言,支持跨架构性能加速,以提高程序员的生产力. 其中的oneMKL(数学内核库),是一个高度优化和广泛并行化的例程库,旨在提供跨各种CPU和加速器的最高性能.该库具有用于大多数例程的C和Fortran接口,全面支持多种数学运算,包括: 线性代数 快速傅里叶变换 向量 直接和

from:http://unifius.wordpress.com.cn/archives/5 系统:Gentoo Linux (64bit, Kernel 3.7.1)配置:Intel(R) Core(TM) i7-2670QM在Gentoo中安装Numpy/Scipy非常简单,直接emerge就可以解决.但是默认链接的blas/lapack库性能非常差,在矩阵计算方面比MATLAB慢了不少.原因在于MATLAB使用的是高度优化的数值计算库Intel math kernel library (

为了安装caffe, 所以安装了mkl, 现在想在codeblock的项目中使用mkl. 设置mkl环境变量: mkl安装好后默认是在/opt/intel/mkl中,其中/opt/intel/mkl/bin下有脚本可以设置环境变量,根据mkl的user guid:我电脑安装的是64位的ubuntu 14.04,所以我使用 /opt/intel/mkl/bin/mklvars.sh inter64 但是报错说 typeset : not found, 根据网上的搜索,得知是应该用bash去运行它,

对任意一个\(m\times n\)的实矩阵,总可以按照SVD算法对其进行分解.即: \[A = U\Sigma V^T \] 其中\(U.V\)分别为\(m\times m.n\times n\)的方阵,由\(A\)的左奇异向量和右奇异向量组成,且\(U\)与\(V\)均为正交阵.\(\Sigma\)为\(m\times n\)的对角矩阵,对角线上的元素为矩阵\(A\)的奇异值. 在MKL库中求解奇异值和奇异向量的函数为LAPACKE_dgesvd. 1 参数详解 lapack_int LAP

此示例是利用Intel 的MKL库函数计算矩阵的乘法,目标为:\(C=\alpha*A*B+\beta*C\),由函数cblas_dgemm实现: 其中\(A\)为\(m\times k\)维矩阵,\(B\)为\(k\times n\)维矩阵,\(C\)为\(m\times n\)维矩阵. 1 cblas_dgemm参数详解 fun cblas_dgemm(Layout, //指定行优先(CblasRowMajor,C)或列优先(CblasColMajor,Fortran)数据排序 TransA

函数库接口标准:BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)和LAPACK (Linear Algebra PACKage) 1979年,Netlib首先用Fortran实现基本的向量乘法.矩阵乘法的函数库(该库没有对运算做过多优化).后来该代码库对应的接口规范被称为BLAS. (注:NetLib是一个古老的代码社区,https://en.wikipedia.org/wiki/Netlib) LAPACK也是Netlib用Fortan编写的代码库,实现了高级的线

注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 这两天在安装Python的深度学习库:Theano.尝试了好多遍,CMake.MinGW.BLAS.APLACK等等都装了试着自己编译,网上教程也搜了一大堆,但都没成功.昨晚回家清理干净电脑,又小心翼翼地装了一遍,成功,今天来公司又装了一遍,也成功,现把步骤记录如下: (注:本步骤适用于WIN7 64位操作系统,Python版本为3.4.3 64bit) 1. 请将电脑清理干净.包括之

参照这两篇博客: http://stackoverflow.com/questions/805555/ld-linker-question-the-whole-archive-option http://codemacro.com/2014/09/15/inside-static-library/ 这四个都是链接器的选项,所以在编译的时候要用-Wl,[options]来传递给链接器,不然编译器会不认得这个选项. --whole-archive选项解决的是编译中常遇到的问题.在代码中定义的符号(如

主机环境:win10系统,pcl库1.11.1, vs2019 pcl库安装以及环境配置如下连接: https://www.jb51.net/article/190710.htm 代码很简单,主要是做个坐标转换,如下: #include <io.h>  #include <fstream>  #include <string>  #include <vector>  #include <iostream>  #include <iostre

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

1.开发环境搭建 Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象.解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年.Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进.Python具有丰富和强大的库.它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起. 安装Python,这里选择2.7还是3.4都行,不过推荐使用

如果sklearn是从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 中下的whl包装的 必须装他家的numpy+MKL库.如果你装的是官网的numpy, 就会出现上述错误. 解决:卸掉,用pip install -U scikit-learn 装官网库.

MATLAB conv2卷积的实现 二维卷积的算法原理比较简单,参考任意一本数字信号处理的书籍,而matlab的conv2函数的滤波有个形状参数,用下面的一张图很能说明问题: 这里给出一种最原始的实现方案.这种实现对于数据矩阵大小为1000x1000,卷积核矩阵大小为20x20,在我的机器上需要大约1秒钟的时间,而matlab采用的MKL库最快只需要将近0.1s的时间.下面的代码用到了自己目前开发的FastIV中的一些函数接口.具体代码如下: #include "fiv_core.h"

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5577534.html 在debug下使用intel的mkl库时(release下无此问题),莫名的出现: error LNK2038: 检测到“_ITERATOR_DEBUG_LEVEL”的不匹配项:  值“0”不匹配值“2” error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项:  值“MT_StaticRelease”不匹配值“MTd_StaticDebug” 一般情况

Mathematica是一款科学计算软件,很好地结合了数值和符号计算引擎.图形系统.编程语言.文本系统.和与其他应用程序的高级连接.很多功能在相应领域内处于世界领先地位,它也是使用最广泛的数学软件之一.Mathematica的发布标志着现代科技计算的开始.Mathematica是世界上通用计算系统中最强大的系统.自从1988发布以来,它已经对如何在科技和其它领域运用计算机产生了深刻的影响. Mathematica和MATLAB.Maple并称为三大数学软件. 软件名称 Mathematica 开

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 Introduction NumPy提供了一个特殊的数据类型ndarray,其在向量计算上做了优化.这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心. 相比于原生的Python,利用NumPy数组可以获得显著的性能加速,尤其是当你的计算遵循单指令多数据流(SIMD)范式时. 然

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-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/] 2.基于1的两篇中文博客: [http://ylzhao.blogspot.kr/2015/04/mac-os-x-1010caffe.html][http://www.jianshu.com/p/8795b88

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "He

1.1. SVM介绍 1.2. 工作原理 1.2.1. 几何间隔和函数间隔 1.2.2. 最大化间隔 - 1.2.2.0.0.1. \(L( {x}^*)\)对$ {x}^*$求导为0 - 1.2.2.0.0.2. \(\alpha_{_i} g_{_i}( {x}^*)=0\),对于所有的\(i=1,.....,n\) 1.3. 软间隔 1.4. SMO算法 1.5. 核函数 1.6. 实例 1.1. SVM介绍 SVM(Support Vector Machines)--支持向量机是在所有知

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本文转载于公众号大猫的R语言课堂,公众号作者使用这个MRO+Visual Studio 2015来运行. 文中介绍了下载方法以及设置多线程. 传统的RGui是单线程运行,此时microsoft收购之后实现了多线程,在高效上跨出了一大步. 同时,笔者在使用的时候有一个非常大的困惑: 里面的函数包是不是跟原来的一样? --从包的数量上来看,应该是一