Slow as Hecks on OSX
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- numpy, python
- Ambito
- machine-learning, performance
Direzione di ricerca
Inizia riproducendo le diagnostiche riportate su OSX: esegui il controllo ATLAS di numpy.distutils e np.config.show() nell’ambiente del progetto. L’issue non fornisce alcun file o punto di ingresso per i test; il lavoro sarebbe concluso dopo aver determinato in che modo l’assenza del supporto ATLAS/BLAS influisce su knnimpute e aver definito una risoluzione verificata per il rallentamento segnalato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
knnimpute is slow on OSX because of missing ATLAS/BLAS. Confirm with:
import numpy.distutils.system_info as sysinfo
sysinfo.get_info('atlas')
np.__config__.show()
-> import numpy.distutils.system_info as sysinfo
(Pdb) import numpy.distutils.system_info as sysinfo
(Pdb) sysinfo.get_info('atlas')
{}
(Pdb) np.__config__.show()
lapack_opt_info:
libraries = ['openblas', 'openblas']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
language = c
blas_opt_info:
libraries = ['openblas', 'openblas']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
language = c
openblas_info:
libraries = ['openblas', 'openblas']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
language = c
blis_info:
NOT AVAILABLE
openblas_lapack_info:
libraries = ['openblas', 'openblas']
library_dirs = ['/usr/local/lib']
define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
language = c
lapack_mkl_info:
NOT AVAILABLE
blas_mkl_info:
NOT AVAILABLE
Related:
https://github.com/CellCognition/cecog/wiki/Build-build-accelerated-numpy-using-ATLAS-on-Mac-OSX
https://joernhees.de/blog/2013/06/08/mac-os-x-10-8-scientific-python-with-homebrew/
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2
- Fork
- 0
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Nessuna guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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