centos blas(centos8哪个版本稳定)

caffe 使用gpu,有必要安装openblas么,有用intel MKL的么

Caffe需要预先安装些依赖项首先CUDA驱论CentOSUbuntu都预装源nouveau显卡驱（SUSE没种问题）禁用则CUDA驱能确安装Ubuntu例介绍处理其处理

# sudo vi/etc/modprobe.d/blacklist.conf#增加行：blacklist nouveausudoapt-get--purge remove xserver-xorg-video-nouveau#官驱彻底卸载：sudoapt-get--purge remove nvidia-*#清除前安装任何NVIDIA驱sudo service lightdm stop#进命令行关闭Xserversudo kill all Xorg并安装 NVIDIA CUDA驱包接着安装安装BLAS、OpenCV、Boost三库BLAS数库ATLAS, MKL,或 OpenBLASOpenCV要求2.4版本Boost要求1.55版本选安装Python MATLAB Caffe库 numpy pandas类Python类库安装MATLAB确保mex path路径些够折腾星期完事编译安装：

cp Makefile.config.example Makefile.config# Adjust Makefile.config(for example, if using Anaconda Python, or if cuDNN is desired)make allmake testmake runtest哦Caffe显卡要求：Titan Xs, K80s, GTX 980s, K40s, K20s, Titans, and GTX 770s

linux关于blas、lapack的安装和使用

Linux系统下，若需进行高效且便捷的BLAS和LAPACK库安装与使用，推荐选用Intel的MKL库。本文将对MKL库的使用进行实例展示，并概述BLAS、LAPACK、CBLAS与LAPACKE库的安装与配置。

BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）提供基础矩阵与向量运算，而LAPACK（Linear Algebra Package）则具备更丰富的线性方程求解、二次规划、特征值分解等高级运算功能。为了在C语言中调用这些库，同时考虑在Python中调用C生成的动态库(.so文件)，需要一并安装CBLAS与LAPACKE。

在Ubuntu与CentOS等Linux发行版上安装与配置BLAS、CBLAS、LAPACK与LAPACKE库，通常能实现顺利的编译与使用。确保库文件与头文件的正确路径，例如将其放置在/usr/local/lib与/usr/local/include目录下，或通过用户级别的~/.bashrc文件添加路径配置。

在进行库的链接与编译时，需注意库的链接顺序，这可能影响程序的正常运行。若遇到头文件或静态库未找到的问题，可参考上述路径配置或在编译时通过`-I`与`-L`参数指定路径。

对于Python调用C生成的动态库的需求，需对LAPACK的编译选项进行调整。通过修改~/lapack-3.10.1/make.inc文件，将相关设置增加`-fPIC`选项，进而重新编译生成BLASlib、CBLASlib、LAPACKlib与LAPACKelib。这一步骤能确保动态库的生成兼容Python环境。

如遇编译过程中出现错误，如“/usr/bin/ld: cannot find xxxx”的提示，这通常意味着库文件路径未正确添加。通过搜索与执行“编译-L”相关指令，可解决找不到库文件的问题。

总结而言，Linux环境下，通过正确安装与配置BLAS、CBLAS、LAPACK与LAPACKE库，结合Intel MKL库的使用实例，能高效地满足各类矩阵与线性代数运算需求。同时，本文提供的安装与使用指导，旨在简化这一过程，确保用户能快速上手并高效地在多种编程环境中应用这些关键库。