找出 if/which Numpy 使用的 BLAS 库

Question

我在不同的环境（MacOS、Ubuntu、RedHat）中使用 numpy 和 scipy。通常我使用可用的包管理器安装 numpy（例如 mac ports、apt、yum）。

但是，如果你不手动编译Numpy，你怎么确定它使用的是BLAS库呢？使用 mac 端口，ATLAS 作为依赖项安装。但是，我不确定它是否真的被使用过。当我执行一个简单的基准测试时，numpy.dot() 函数需要大约。是使用 Eigen C++ 库计算点积的时间的 2 倍。我不确定这是否是一个合理的结果。

Answer 1

您想检查 numpy.show_config() 以查看配置了哪些库。

最新的 mkl 应该显示 libraries = ['mkl_rt']，在此之前它应该包含几个 mkl_ 库。另见 here。

Answer 2

numpy.show_config() 只是告诉我在我的 Debian Linux 上没有可用的信息。

但是 /usr/lib/python3/dist-packages/scipy/lib 有一个 blas 子目录，它可能会告诉您您想要什么。子目录 tests 中有几个 BLAS 测试程序。

希望对您有所帮助。

Answer 3

numpy.show_config() 并不总是提供可靠的信息。例如，如果我在 Ubuntu 14.04 上 apt-get install python-numpy，则 np.show_config() 的输出如下所示：

blas_info:
    libraries = ['blas']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
lapack_info:
    libraries = ['lapack']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
atlas_threads_info:
  NOT AVAILABLE
blas_opt_info:
    libraries = ['blas']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]
atlas_blas_threads_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_info:
  NOT AVAILABLE
lapack_opt_info:
    libraries = ['lapack', 'blas']
    library_dirs = ['/usr/lib']
    language = f77
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]
...

看起来 numpy 使用的是标准 CBLAS 库。但是，我知道 numpy 正在使用我通过 libopenblas-dev 包安装的 OpenBLAS。

检查 *nix 最明确的方法是使用 ldd 找出 numpy 在运行时链接到哪些共享库（我没有 Mac，但我认为你可以使用 otool -L 代替 ldd).

对于早于 v1.10 的 numpy 版本：
```
~$ ldd /<path_to_site-packages>/numpy/core/_dotblas.so
```
如果 _dotblas.so 不存在，这可能意味着 numpy 在最初编译时未能检测到任何 BLAS 库，在这种情况下，它根本不构建任何依赖 BLAS 的组件。
对于 numpy v1.10 和更新版本：

_dotblas.so has been removed，但您可以改为检查 multiarray.so 的依赖项：
```
~$ ldd /<path_to_site-packages>/numpy/core/multiarray.so
```

查看我通过 apt-get 安装的 numpy 版本：

~$ ldd /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/_dotblas.so 
    linux-vdso.so.1 =>  (0x00007fff12db8000)
    libblas.so.3 => /usr/lib/libblas.so.3 (0x00007fce7b028000)
    libc.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (0x00007fce7ac60000)
    libm.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6 (0x00007fce7a958000)
    libpthread.so.0 => /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0 (0x00007fce7a738000)
    /lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007fce7ca40000)

/usr/lib/libblas.so.3 实际上是符号链接链的开始。如果我使用 readlink -e 跟随他们到达他们的最终目标，我会看到他们指向我的 OpenBLAS 共享库：

~$ readlink -e /usr/lib/libblas.so.3
/usr/lib/openblas-base/libblas.so.3

找出 if/which Numpy 使用的 BLAS 库

Find out if/which BLAS library is used by Numpy

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