MKL

深度学习框架Caffe的编译安装

1.前提条件安装依赖的软件包：CUDA 用来使用GPU模式计算.建议使用7.0以上最新的版本BLAS viaATLAS,MKL,orOpenBLAS.Boost >=1.55protobuf, glog
simplelovecs·2016-01-20 19:00

ubuntu14.04+cuda7.5+opencv3.0+cudnn+mkl+caffe

最近在配置caffe,出了许多的问题，今天终于解决了，感谢各位大神的博客，在文中会一一点出来。1.安装ubuntu14.04我的机器是ThinkpadE430（很古老了），显卡是intel+GT610（垃圾老显卡），别安装kylin或者其他野鸡系统，不然出现的问题会是安装完cuda之后在登陆界面卡住或者是进不去屏幕黑掉进不了桌面。一定要去官网下载正版的ubuntu刻盘安装。2.安装cuda网上有很
sunnyxiaohu·2016-01-14 09:00

[转]从 SVM 到多核学习 MKL

原文链接：http://zipperary.com/2014/11/27/mkl/?
zhangzhengyi03539·2015-11-26 22:00

MATLAB conv2卷积的实现

这种实现对于数据矩阵大小为1000x1000，卷积核矩阵大小为20x20，在我的机器上需要大约1秒钟的时间，而matlab采用的MKL库最快只需要将近0.1s的时间。下面的代码用到了自己
·2015-11-11 00:26

重新认识Intel软件产品－从编译器到FFT、LAPACK、SCALAPACK、ITC、ITA应有尽有

更重要的是Intel的数学库，称为Math Kernel Library－MKL 还有，Intel有一套Cluster Tools，里面包含了Cluster MKL、ITC、ITA、Intel MPI
·2015-11-10 23:14

Windows 64位下 python3.4.3 安装numpy scipy

在开始菜单搜索cmd打开终端2、在终端输入python-mpipinstall-Upip3、到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs 下载 numpy‑1.10.1+mkl‑cp34
chan15·2015-11-04 20:00

从 SVM 到多核学习 MKL

SVM是机器学习里面最强大最好用的工具之一，它试图在特征空间里寻找一个超平面，以最小的错分率把正负样本分开。它的强大之处还在于，当样本在原特征空间中线性不可分，即找不到一个足够好的超平面时，可以利用核（kernel）函数，将特征映射到希尔伯特（Hilbert）空间。后者一般维度更高，通过这样的映射之后，样本在新的特征空间中便是线性可分的了。 记得刚刚学习SVM的时候，对“核”这个词很恐惧，一直理
·2015-11-02 10:14

python 和scikit安装

://arunrocks.com/guide-to-install-python-or-pip-on-windows/ 用pip安装以下文件： pip install XXX.whl numpy-MKL
·2015-10-31 17:27

Using Intel MKL with MATLAB - Matlab使用多核CPU

Overview This guide is intended to help Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) customers use
·2015-10-31 10:31

CM12同步源码及编译教程

同时提供基于安卓5.0的MKL魔趣猪扒饭编译教程~【玩机组出品】魔趣猪扒饭MKL50.1编译教程http://www.oneplusbbs.com/forum.php?
petercao·2015-10-30 21:00

Matlab多线程运算的问题

上次说到，Matlab R2006a开始使用Intel MKL，只要设好OMP_NUM_THREADS这个环境变量，即可以BLAS Level 3的运算在任意线程数下。
·2015-10-27 16:29

intel编译器编译cp2k

编译cp2k记录所遇到问题MKL版本问题intelparalellcomposerxe2011版本编译出错，在链接过程中某些函数缺失而intelparalellcomposerxe2013MKL中不带scalapack
潜在的码农·2015-08-24 11:50

CUDA的cublas 和 Intel的MKL 矩阵运算对比

CUBLAS和MKL都是快速矩阵运算的工具。  一个适用Intel的cpu，一个适用于nvidia的GPU。最近在做RNN(循环神经网络)的加速。其中一点就是把神经网络的矩阵运算放到CPU上算。
soiliml·2015-08-20 17:00

Windows下为64位的python3.4.3安装numpy

输入cmd打开终端4.在终端输入python-mpipinstall-Upip5.到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载numpy‑1.10.0b1+mkl‑cp34
hechenghai·2015-08-16 16:14

Windows下为64位的python3.4.3安装numpy

输入cmd打开终端4.在终端输入python-mpipinstall-Upip5.到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载numpy‑1.10.0b1+mkl‑cp34
hechenghai·2015-08-16 16:00

常用数值计算库

转载自：http://www.xuebuyuan.com/1706852.html最近在使用数值库进行稀疏矩阵线性方程组的求解，接触了一些数值计算库，主要包括：MKL,GMM++等库。
menjiawan·2015-08-02 18:32

python2.7安装numpy报错：is not a supported wheel on...

python2.7安装numpy时报错信息如下：C:\Python27\Scripts>pip install "numpy-1.9.2+mkl-cp26-none-win_amd64.whl" numpy
hiqj·2015-07-28 16:00

[置顶] Caffe+Ubunt14.04+Cuda7.0+Opencv3.0+MKL+Matlab2014a安装教程

Caffe+Ubunt14.04+Cuda7.0+Opencv3.0+MKL+Matlab2014a安装教程 1.更新日期：2015.7.262.感谢Xin-Yu Ou（欧新宇）老师的帖子，有诸多借鉴贴上欧新宇老师的地址
ice_moyan·2015-07-26 11:00

Caffe代码导读（0）：路线图

代码地址为：https://github.com/BVLC/caffe【博客目的】从接触Caffe、编译运行、阅读代码、修改代码一路走来，学习到不少内容，包括深度学习理论，卷积神经网络算法实现，数学库MKL
baobei0112·2015-07-23 13:00

centos7新装系统基础配置

Core)[root@localhost/]#cat/etc/centos-releaseCentOSLinuxrelease7.1.1503(Core)2、安装yum[root@localhost/]#mkl
duo__o·2015-07-21 14:13

在windows下用opencv for python录像

直接安装numpy有问题的，可以下载whl文件numpy-1.9.2+mkl-cp27-none-win_amd64.whl，这个文件是非官方的，但是使用起来似乎没有什么问题。
火中取栗·2015-07-12 03:00

intel编译器icc以及数学库MKL的下载与安装

是一款非常不错的编译器，intel有非商业版，可以免费下载，虽不提供技术支持，但对于大多数普通用户来讲，已经够用了.下面我就ifort，icc编译器的下载安装及配置过程介绍如下，另外还介绍了相应的数学库MKL
huangfei711·2015-07-07 10:00

nvidia驱动的卸载和重新安装

之前配置caffe出现了一点小问题然后逃避了，由于装mkl电脑只有桌面壁纸了，所以mkl没装成功，现在有大胆的去尝试了一下，还是只有桌面，然后就寻找解决的方法：首先卸载掉nvidia$sudoapt-get
langb2014·2015-06-22 21:00

安装scikit-learn，win7 64位 （装了一下午，终于搞定了）解决ImportError: DLL load failed

说说我的经历，我是从网上下的numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe,scipy_0.14.0.win_amd64_py2.7.exe,scikit-learn-0.14.1
BYR_jiandong·2015-05-30 17:33

安装scikit-learn，win7 64位 （装了一下午，终于搞定了）解决ImportError: DLL load failed

说说我的经历，我是从网上下的numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe,scipy_0.14.0.win_amd64_py2.7.exe,scikit-learn-0.14.1
lujiandong1·2015-05-30 17:00

caffe+cuda7.0+opencv3.0.0+mkl ubuntu14.04配置

今天终于配置成功了caffe，花了我整整三天啊，fuck！不过我看一些blog，有的说花了半个月，我也就平衡了。废话少说，切入正题。其实网上大部分教程是cuda6.5+opencv2.4.10，但近期如果下载cuda的话，只有cuda7.0，如果用openc2.10的话，编译opencv的时候就会报错，所以只能现在opencv3.0.用cuda7.0+opencv3.0配置完，编译caffe的时候
yaoxingfu72·2015-04-29 10:00

IOS定位坐标转换问题

地球坐标和火星坐标的具体含义可以见：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7581a4c301015230.html目前网上的方法主要有以下几种：1.在iOS4.3之前的系统上通过私有类MKL
人独立·2015-04-15 17:00

初次使用VEG库的小结

本次在编译过程中碰到了缺少mkl_cblas.h等头文件的问题（最小二乘拟和工具），下载了TestMCAZero的包，将其中的所有头文件加入/usr/in
chencglt·2015-04-14 21:00

使用MKL求解矩阵的行列式值与逆

    在FORTRAN下有很多求矩阵行列式值以及逆的方法，这些方法包括自己写程序求解，使用如IMSL和MKL等下面的库函数求解。
lcj_cjfykx·2015-04-01 10:00

在运行rcnn中，调用caffe编译好的matlab接口时，遇到 libmkl_rt.so和libcudart.so.5.5错误

libmkl_rt.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory解决方法：/etc/ld.so.conf.d/文件夹下增加了一个文件命名为intel_mkl_settings.conf
woyaopojie1990·2015-01-09 14:00

Ubuntu14.04 Caffe安装

http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html第一步：电脑没有独立显卡，所以没有安装cuda第二步：原博主使用的是MKL，但我图省事，没有安装MKL，而是用了
ccemmawatson·2014-12-18 13:00

64位windows操作系统安装scikit-learn

首先装Python2.7.6WindowsX86-64Installer然后装numpy-MKL-1.7.2.win-amd64-py2.7.exe然后装scipy-0.13.2.win-amd64-py2.7
xyw_Eliot·2014-12-12 10:00

Windows 64位安装Numpy和SciPy

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpynumpy‑MKL‑1.9.1.win‑amd64‑py2.7.exe
·2014-12-08 14:00

Caffe代码导读（0）：路线图

代码地址为：https://github.com/BVLC/caffe【博客目的】从接触Caffe、编译运行、阅读代码、修改代码一路走来，学习到不少内容，包括深度学习理论，卷积神经网络算法实现，数学库MKL
kkk584520·2014-12-02 17:00

Openmp和MKL的一点兼容性问题：VS2010+MKL10.0+OpenMP2.0

发现这个问题网上比较少碰到，只有一个帖子提及，但是最终的解决方案也不适用于我们的项目。现象：当在你的项目中同时使用IntelMKL数学库和打开VS2010的/openmp选项时，会出现以下编译错误：errorLNK2005:_You_must_link_with_exactly_one_OpenMP_library已经在VCOMPD.lib(unique.obj)中定义ibguide.lib(km
vbskj·2014-11-18 00:00

win7平台mklink命令创建符号链接

windowsvista和win7也引入了一个DOS命令可以方便的创建符号链接，那就是mkl
gongeddy·2014-09-09 22:40

MATLAB conv2卷积的实现

这种实现对于数据矩阵大小为1000x1000，卷积核矩阵大小为20x20，在我的机器上需要大约1秒钟的时间，而matlab采用的MKL库最快只需要将近0.1s的时间。
celerychen2009·2014-08-26 19:00

Eigen的编译选项；MKL的使用

阅读更多使用时在工程的property页面的如下图所示位置定义（或者在#include前使用#define定义）：1、SSE4.2支持，用VisualStudio时需要手动添加（但不知道在哪儿用到了SSE4.2）：EIGEN_VECTORIZE_SSE4_2在include最多的Core文件中有这么一段：引用//Detectsse3/ssse3/sse4://gccandiccdefines__S
cherishLC·2014-08-26 12:00

Eigen的编译选项；MKL的使用

使用时在工程的property页面的如下图所示位置定义（或者在#include前使用#define定义）：1、SSE4.2支持，用VisualStudio时需要手动添加（但不知道在哪儿用到了SSE4.2）：EIGEN_VECTORIZE_SSE4_2在include最多的Core文件中有这么一段：引用   //Detectsse3/ssse3/sse4:   //gccandiccdefines_
cherishLC·2014-08-26 12:00

我所写的CNN框架 VS caffe

不同点1我的CNN不依赖与任何第三方的函数库，caffe用到了第三方的数学函数库（cublas和mkl）来做矩阵操作。
lingerlanlan·2014-07-25 19:13

我所写的CNN框架 VS caffe

不同点1我的CNN不依赖与任何第三方的函数库，caffe用到了第三方的数学函数库（cublas和mkl）来做矩阵操作。
linger2012liu·2014-07-25 19:00

记调试MKL MATLAB接口

在将MKLC++代码做MATLAB接口的过程中遇到一个小问题总是运行出错，今天终于解决，记录下来：mxArray*aa=mxCreateSparse(num_of_feature,model->l,nonzero_element,mxREAL);ptr=mxGetPr(aa);jc=mxGetJc(aa);ir=mxGetIr(aa);代码在64位机子上mex后运行会出错，解决方法：64-bitm
chenkent888·2014-05-07 20:00

记调试MKL MATLAB接口

在将MKLC++代码做MATLAB接口的过程中遇到一个小问题总是运行出错，今天终于解决，记录下来：mxArray*aa=mxCreateSparse(num_of_feature,model->l,nonzero_element,mxREAL);ptr=mxGetPr(aa);jc=mxGetJc(aa);ir=mxGetIr(aa);代码在64位机子上mex后运行会出错，解决方法：64-bitm
chenkent888·2014-05-07 00:00

caffe在ubuntu12.04上的安装及配置

libmkl_rt.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory     /etc/ld.so.conf.d/文件夹下增加了一个文件命名为intel_mkl_settings.conf
shenchong721·2014-03-19 14:00

Intel® Math Kernel Library(MKL)

Performance:ReadytoUseIntel®MathKernelLibrary(Intel®MKL)includesawealthofroutinestoaccelerateapplicationperformanceandreducedevelopmenttime.Today
lj695242104·2014-03-11 10:00

如何批量生成有序列号的命令

（1）、第一个例子是批量生成建lv的命令eg：批量生成有序列的命令（以下命令可以直接在cammd界面下执行）：foriin{1..5};doecho "mkl
royjj·2014-02-24 21:00

64位windows操作系统安装scikit-learn

likaidlut/article/details/17799139小白估计看到官网上的介绍会被绕晕，其实很简单，就四个步骤首先装Python2.7.6WindowsX86-64Installer然后装numpy-MKL
maverick1990·2014-02-24 21:00

【Caffe】下载与安装

安装之前，还需要安装的工具有：intel MKL（30天试用版或者学术版），python，numpy，boost_python... 
pirage·2013-12-25 13:00

Objective-C上地球坐标系到火星坐标系转换算法

地球坐标和火星坐标的具体含义可以见：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7581a4c301015230.html目前网上的方法主要有以下几种：1.在iOS4.3之前的系统上通过私有类MKL
zhaoxy2850·2013-11-30 00:00

技术文章链接

高性能函数库 MKL / IPP IV. 性能分析器 VTune V. 线程工具 Thread Checker / Thread Profiler
cutecoot·2013-11-07 14:00
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