Como verificar a ligação BLAS / LAPACK no NumPy e SciPy?

Estou construindo meu ambiente numpy / scipy com base em blas e lapack mais ou menos com base nessa caminhada.

Quando termino, como posso verificar se minhas funções numpy / scipy realmente usam as funcionalidades blas / lapack criadas anteriormente?

O método numpy.show_config()(ou numpy.__config__.show()) gera informações sobre a ligação coletada no momento da construção. Minha saída é assim. Acho que significa que estou usando o BLAS / LAPACK que acompanha o Mac OS.

>>> import numpy as np
>>> np.show_config()

lapack_opt_info:
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    extra_compile_args = ['-msse3']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)]
blas_opt_info:
    extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate']
    extra_compile_args = ['-msse3', '-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers']
    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)]

O que você está procurando é o seguinte: informações do sistema

Eu compilei numpy / scipy com atlas e posso verificar isso com:

import numpy.distutils.system_info as sysinfo
sysinfo.get_info('atlas')

Verifique a documentação para mais comandos.

Como ele usa as versões carregadas dinamicamente, você pode fazer isso:

$ ldd anyoftheCmodules.so

onde anyoftheCmodules.sopoderia estar, por exemplo, o numpy/core/_dotblas.solink para libblas.so.

Você pode usar a ferramenta de dependência do carregador de links para examinar os componentes de gancho no nível C de sua compilação e verificar se eles têm dependências externas nos blas e lapack de sua escolha. Eu não estou perto de uma caixa linux no momento, mas em uma máquina OS X você pode fazer isso dentro do diretório site-packages que contém as instalações:

$ otool -L numpy/core/_dotblas.so 
numpy/core/_dotblas.so:
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 125.2.0)
    /System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/vecLib (compatibility version 1.0.0, current version 268.0.1)

$ otool -L scipy/linalg/flapack.so 
scipy/linalg/flapack.so (architecture i386):
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/local/lib/libgcc_s.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 111.1.4)
    /System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/vecLib (compatibility version 1.0.0, current version 242.0.0)
scipy/linalg/flapack.so (architecture ppc):
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/local/lib/libgcc_s.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 111.1.4)

$ otool -L scipy/linalg/fblas.so 
scipy/linalg/fblas.so (architecture i386):
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/local/lib/libgcc_s.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 111.1.4)
    /System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/vecLib (compatibility version 1.0.0, current version 242.0.0)
scipy/linalg/fblas.so (architecture ppc):
    /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Accelerate (compatibility version 1.0.0, current version 4.0.0)
    /usr/local/lib/libgcc_s.1.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1.0.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 111.1.4)

substitua lddno lugar de otoolum sistema gnu / Linux e você deverá obter as respostas necessárias.

Você pode exibir a ligação BLAS, LAPACK, MKL usando show_config():

import numpy as np
np.show_config()

O que para mim dá saída:

mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/my/environment/path/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/my/environment/path/include']
blas_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/my/environment/path/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/my/environment/path/include']
blas_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/my/environment/path/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/my/environment/path/include']
lapack_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/my/environment/path/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/my/environment/path/include']
lapack_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/my/environment/path/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/my/environment/path/include']

Se você instalou o anaconda-navigator (em www.anaconda.com/anaconda/install/ para linux, Windows ou macOS) - blas, scipy e numpy serão instalados e você poderá vê-los clicando na guia ambientes no lado esquerdo da página inicial do navegador página (procure cada diretório em ordem alfa). A instalação do anaconda completo (em oposição ao miniconda ou aos pacotes individuais) cuidará da instalação de muitos dos pacotes essenciais necessários para a ciência de dados.