深度学习工具1.4 Intel MKL或者BLAS安装

最新推荐文章于 2025-06-06 09:06:38 发布
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如果未获得IntelMKL的使用许可，可以通过简单的命令行安装免费的ATLAS作为替代方案。具体步骤为：打开终端并运行sudo apt-get install libatlas-base-dev以完成安装。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

没有申请到Intel MKL的话，可以使用以下命令安装免费的ATLAS

sudo apt-get install libatlas-base-dev
suplover
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intel MKL的安装和使用
ZSZ_shsf的博客
12-01 1万+
来源于官方文档地址：https://software.intel.com/en-us/articles/intel-math-kernel-library-documentation/ Intel MKL
【WSL2笔记4】 PyTorch深度学习框架的多环境CUDA安装配置
老富的博客
04-13 670
列出conda安装包列表，确认安装的PyTorch是否CUDA版本, 第3列版本build中带_cu118，说明是CUDA加速版本。在安装包列表中了解即将安装的是否CUDA版本, 第2列版本build中带_cu118，说明是CUDA加速版本。在安装包列表中了解即将安装的是否CUDA版本, 第2列版本build中带_cu117，说明是CUDA加速版本。Conda虚拟环境调用的是CUDA ToolKit的CUDA/cuDDN,不是用根环境的最高版本CUDA。详见【WSL2笔记2】 搭建深度学习开发环境。
BLAS、OpenBLAS、ATLAS、MKL
顺其自然~专栏
02-11 8447
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BLAS 与 Intel MKL 数学库
10-30 5639
Intel MKL（Math Kernel Library），提供了优化的数学计算函数。1. 主要内容 BLAS（level 1, 2, 3）和 LAPACK 线性代数程序：支持向量、向量-矩阵、矩阵-矩阵运算； 快速傅里叶变换（FFT）， 向量数学库（Vector Math Libray，VML），优化后的针对向量的数学操作程序；
OpenBLAS安装与编译指南：从入门到精通
最新发布
gitblog_01132的博客
06-06 524
OpenBLAS安装与编译指南：从入门到精通 前言 OpenBLAS是一个高性能的基础线性代数子程序库(BLAS)，广泛应用于科学计算、机器学习等领域。本文将详细介绍OpenBLAS在各种平台上的安装方法以及从源代码编译的完整流程，帮助开发者快速部署和使用这一强大的数学计算库。 一、OpenBLAS简介 OpenBLAS是BLAS标准的一个开源实现，具有以下特点： 高度优化的矩阵运算实现 支持多...
Windows下利用MKL加速caffe，与openblas比较
12-04 603
一、介绍：先简单Mark一下网上的介绍资料，弄清楚MKL是个啥，已经与openblas等的关系。 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系，在性能上区别大吗？ 摘自：https://www.zhihu.com/question/27872849 比较OpenBLAS，Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能...
主流部署端深度学习框架
qq_41883755的博客
01-29 2802
文章目录NCNN同框架对比支持卷积神经网络，多输入和多分支无任何第三方库依赖纯 C++ 实现，跨平台汇编级优化，计算速度极快MNN模型优势通用性轻量性高性能易用性性能测评Paddle lite特点多硬件平台支持轻量化部署高性能实现量化计算支持优势边缘端部署Mace模型架构优化Tensorflow Lite模型结构转换模型格式部署流程总测评 NCNN 腾讯开源的ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的
深度学习 21天实战caffe （一）（前篇）
qq_40601457的博客
09-03 351
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老富的博客
04-24 692
setuptools的版本=66.0.0，进行版本降级。但一看这网速，休息时候到了，该干嘛干嘛去吧…MOSS的gui缺失了mdtex2html。已经一目了然，全是CPU版本。看到这不出意外，造起来吧！
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a1311543690的专栏
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windows + anaconda 安装pytorch时，直接利用官网的conda命令安装时，需要安装mkl-2018.0.3，但是该库下载极慢，所以通过其他途径下载下来了mkl-2018.3文件，然后利用conda进行离线安装。最终顺利安装成功。
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qq_21897529的博客
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Comparision between several algebra libraries
Proteus
07-04 947
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09-02 723
svn co https://kaldi.svn.sourceforge.net/svnroot/kaldi/trunk kaldi-trunk  cd to tool run 'make'  cd to src run './configure, make depend, make' if ' libatlas not install '  in src configur
高性能Numpy/Scipy加速:使用Intel MKL和Intel Compilers或OpenBLAS（待续）
jiandanjinxin的专栏
04-12 7246
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此方案用于在Ubuntu系统中安装MKL
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