I'm trying to understand what's going on with conda-forge numpy install. I thought there was a big issue with conda-forge's numpy relying on openblas as opposed to the defaults numpy relying on mkl. When I attempt to install numpy into a fresh miniconda environment, however, I see mkl...
conda will always install conda-forge's numpy, which is built against OpenBLAS andnotMKL. To avoid this, you will need to make the defaults channel higher priority than conda-forge.
numpy 1.7.2 py27_blas_openblas_201 conda-forge [blas_openblas] 1.7.2 py27_blas_openblas_202 conda-forge [blas_openblas] 1.12.0 py36_0 defaults 1.12.0 py36_nomkl_0 defaults [nomkl] * 1.12.1 py27_0 defaults 1.12.1 py27_nomkl_0 defaults [nomkl] 1.13.1 py36_0 defaults 1.13.1 py...
numpy 1.7.2 py27_blas_openblas_201 conda-forge [blas_openblas] 1.7.2 py27_blas_openblas_202 conda-forge [blas_openblas] 1.12.0 py36_0 defaults 1.12.0 py36_nomkl_0 defaults [nomkl] * 1.12.1 py27_0 defaults 1.12.1 py27_nomkl_0 defaults [nomkl] 1.13.1 py36_0 defaults 1.13.1 py...
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.4,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库) # 查看已经安装的packages conda list # 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包 ...
MKL 库不仅能加快 TensorFlow 包的运行速度,也能提升其它一些广泛使用的程序库的速度,比如 Numpy、NumpyExr、Scikit-Learn。 简化GPU 版的安装 Conda 安装会自动安装 CUDA 和 GPU 支持所需的 CuDNN 库,但 pip 安装需要你手动完成。大家都比较喜欢一步到位的吧,特别是下载很多个库的时候。 快速启动 所以我希望上...
MKL 库不仅加速 TensorFlow 包,还能加速其他广泛使用的库,如 NumPy、NumpyExr、SciPy 和 Scikit-Learn。 GPU 版本的安装也更加简单 conda 安装将自动安装 GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库。pip 安装则需要手动安装这些库。人人喜欢一步到位,尤其是在下载与安装库这方面。
numpy 1.7.2 py27_blas_openblas_201 conda-forge [blas_openblas] 1.7.2 py27_blas_openblas_202 conda-forge [blas_openblas] 1.12.0 py36_0 defaults 1.12.0 py36_nomkl_0 defaults [nomkl] * 1.12.1 py27_0 defaults 1.12.1 py27_nomkl_0 defaults [nomkl] ...
对于科学用户,conda还允许将构建链接到优化的线性代数库,Continuum使用其自由提供的MKL启用的NumPy / SciPy。 Conda甚至可以分发非Python构建需求,例如gcc,这大大简化了在其分发的预编译二进制代码上构建其他包的过程。如果你试图使用pip的轮子,你最好希望你的系统有编译器和设置兼容那些用来最初构建的问题的车轮。
MKL 库不仅加速 TensorFlow 包,还能加速其他广泛使用的库,如 NumPy、NumpyExr、SciPy 和 Scikit-Learn。 GPU 版本的安装也更加简单 conda 安装将自动安装 GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库。pip 安装则需要手动安装这些库。人人喜欢一步到位,尤其是在下载与安装库这方面。