在 Window 7 中优化 gensim（C 编译器和 BLAS）
Optimizing gensim(C compilier and BLAS) in Window 7
我想在 Window7
中将 gensim 优化为 运行 doc2vec
[1] C 编译器
我按照以下说明安装了 gensim：https://radimrehurek.com/gensim/install.html
pip install --upgrade gensim
但是这个页面(https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html)说安装gensim之前需要C编译器。
Make sure you have a C compiler before installing gensim, to use optimized (compiled) doc2vec training (70x speedup [blog]).
- 我应该在使用 pip 之前做些什么吗？
[2] BLAS
在教程中，https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/docs/notebooks/doc2vec-lee.ipynb是说
Time to Train
If the BLAS library is being used, this should take no more than 3 seconds. If the BLAS library is not being used, this should take no more than 2 minutes, so use BLAS if you value your time.
所以看来我必须安装BLAS进行优化，
但我不知道 BLAS 是什么，window.
的 BLAS 安装指南很少而且很复杂
- 我应该为 Window 中的 运行ning gensim 安装哪个 BLAS 库？
- 如果我安装 BLAS 库，它会在我 运行ning gensim doc2vec 时自动 linked 到 python 代码吗？或者我应该做些什么来 link 它到 doc2vec 代码？
gensim优化代码需要的不仅仅是BLAS，还需要基于Cython代码的原生编译库。
如果可能的话，这种工作应该在类 UNIX 系统 (Linux/MacOS) 上完成，因为这是大多数开源库开发、测试和使用最多的地方。因此，您将更接近主要开发人员的系统配置和更大的用户社区 – 这意味着默认安装说明更有可能 "just work"，并且您 运行 遇到的任何问题更有可能存在在可找到的地方回答。
但是如果您被困在使用 Windows 中，Python 的 'conda' 发行版通常可以很好地在 Windows 上安装关键库的优化版本，所以它可以是一个不错的选择。我特别喜欢从“miniconda”变体开始，这样只有我明确需要的包才会安装到环境中。
Miniconda installation instructions and getting-started-guide两个都不错。一般来说，一旦你处于 conda 环境中，你可以 conda install PACKAGENAME 用于主要的基础包，如 numpy 或 scipy，并且仍然选择 pip install PACKAGENAME 用于任何不在conda 存储库，或者不是 conda 存储库中的最新版本。 （有时即使使用基于 conda 的环境，从 pip 获取 gensim 也是有意义的。）
我想在 Window7
中将 gensim 优化为 运行 doc2vec[1] C 编译器
我按照以下说明安装了 gensim：https://radimrehurek.com/gensim/install.html
pip install --upgrade gensim
但是这个页面(https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html)说安装gensim之前需要C编译器。
Make sure you have a C compiler before installing gensim, to use optimized (compiled) doc2vec training (70x speedup [blog]).
- 我应该在使用 pip 之前做些什么吗？
[2] BLAS
在教程中，https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/docs/notebooks/doc2vec-lee.ipynb是说
Time to Train
If the BLAS library is being used, this should take no more than 3 seconds. If the BLAS library is not being used, this should take no more than 2 minutes, so use BLAS if you value your time.
所以看来我必须安装BLAS进行优化， 但我不知道 BLAS 是什么，window.
的 BLAS 安装指南很少而且很复杂- 我应该为 Window 中的 运行ning gensim 安装哪个 BLAS 库？
- 如果我安装 BLAS 库，它会在我 运行ning gensim doc2vec 时自动 linked 到 python 代码吗？或者我应该做些什么来 link 它到 doc2vec 代码？
gensim优化代码需要的不仅仅是BLAS，还需要基于Cython代码的原生编译库。
如果可能的话，这种工作应该在类 UNIX 系统 (Linux/MacOS) 上完成，因为这是大多数开源库开发、测试和使用最多的地方。因此，您将更接近主要开发人员的系统配置和更大的用户社区 – 这意味着默认安装说明更有可能 "just work"，并且您 运行 遇到的任何问题更有可能存在在可找到的地方回答。
但是如果您被困在使用 Windows 中，Python 的 'conda' 发行版通常可以很好地在 Windows 上安装关键库的优化版本，所以它可以是一个不错的选择。我特别喜欢从“miniconda”变体开始，这样只有我明确需要的包才会安装到环境中。
Miniconda installation instructions and getting-started-guide两个都不错。一般来说，一旦你处于 conda 环境中，你可以 conda install PACKAGENAME 用于主要的基础包，如 numpy 或 scipy，并且仍然选择 pip install PACKAGENAME 用于任何不在conda 存储库，或者不是 conda 存储库中的最新版本。 （有时即使使用基于 conda 的环境，从 pip 获取 gensim 也是有意义的。）