Numpy multiarray.so：未定义符号：cblas_sgemm

Posted 2023-02-16

【中文标题】Numpy multiarray.so：未定义符号：cblas_sgemm

【英文标题】：Numpy multiarray.so: undefined symbol: cblas_sgemm

【发布时间】：2016-01-05 19:28:58

【问题描述】：

我正在尝试在基于opensuse 的服务器上安装numpy==1.10.2、scipy 和matplotlib。 我已经从源代码在virtualenv 中安装了numpy（我也尝试过pip - 当然结果相同）。现在，当我尝试在 python 控制台中导入 numpy 时，我收到以下错误：

ImportError: /home/user/.virtualenvs/project/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/multiarray.so: undefined symbol: cblas_sgemm

注意：我不是此服务器的超级用户。

编辑：

ldd /home/user/.virtualenvs/project/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/multiarray.so`
linux-vdso.so.1 (0x00007fffa0d69000)
libtatlas.so.3 => /home/user/.local/usr/lib64/atlas/libtatlas.so.3 (0x00007fe366d66000)
libm.so.6 => /lib64/libm.so.6 (0x00007fe366a50000)
libpython2.7.so.1.0 => /usr/lib64/libpython2.7.so.1.0 (0x00007fe3666b2000)
libpthread.so.0 => /lib64/libpthread.so.0 (0x00007fe366496000)
libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x00007fe3660f0000)
/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007fe367a15000)
libdl.so.2 => /lib64/libdl.so.2 (0x00007fe365eec000)
libutil.so.1 => /lib64/libutil.so.1 (0x00007fe365ce9000)

libtatlas.so.3 => /home/user/.local/usr/lib64/atlas/libtatlas.so.3 - 由于 libatlas 的其他问题，我将其链接： ImportError: /usr/lib64/atlas/libtatlas.so.3: undefined symbol: clapack_ilaenv

解决方案

问题出在 ATLAS 库上。根据@ali_m 的建议，我使用OpenBLAS 而不是ATLAS 从源代码安装了numpy。 Here link to instruction how to install numpy with BLAS.

【问题讨论】：

您链接的 BLAS 库是什么？你能显示$ ldd /home/user/.virtualenvs/project/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/multiarray.so的输出吗？

我用 ldd 的输出编辑了原始帖子

嗯...您自己编译了那个 ATLAS 库吗？ IIRC，构建 ATLAS 是一个相当繁琐的过程，所以我想可能出了点问题。我建议改用 OpenBLAS - 它更容易编译，并且在我迄今为止遇到的每个基准测试中都比 ATLAS 更快。

好的。 ATLAS 编译看起来相当困难。我应该如何将 BLAS 与 numpy 一起使用？我对这个库一无所知...

我从 rpm 包中解压了这个库...一个小解决方法。明天我会尝试编译它。非常感谢您的帮助:)

【参考方案1】：

正如您在上面的 cmets 中提到的，您从 RPM 包中提取了 libtatlas.so.3 并将其复制到本地目录中，而不是从源代码构建它或通过包管理器安装它。我确定这是问题的原因。

尤其是clapack_* 和cblas_* 符号似乎没有在libtatlas.so.3 中定义。在我的 Ubuntu 机器上，如果我 sudo apt-get install libatlas-base-dev 我得到两个不同的共享库：

~$ ldconfig -p | grep atlas
        liblapack_atlas.so.3 (libc6,x86-64) => /usr/lib/liblapack_atlas.so.3
        liblapack_atlas.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/liblapack_atlas.so
        libatlas.so.3 (libc6,x86-64) => /usr/lib/libatlas.so.3
        libatlas.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/libatlas.so

clapack_* 和 cgemm_* 符号在 liblapack_atlas.so.3 中定义，而不是在 libatlas_so.3 中定义：

~$ nm -D /usr/lib/libatlas.so.3 | grep clapack_ilaenv

~$ nm -D /usr/lib/libatlas.so.3 | grep cblas_sgemm

~$ nm -D /usr/lib/liblapack_atlas.so.3 | grep clapack_ilaenv
0000000000041d90 T clapack_ilaenv

~$ nm -D /usr/lib/liblapack_atlas.so.3 | grep cblas_sgemm
                 U cblas_sgemm

鉴于您没有管理员权限，因此无法通过正常的系统包管理器安装 ATLAS，以下是三种可能的解决方案：

可能可以从不同的 RPM 包中提取 liblapack_atlas.so.3（或任何 OpenSUSE 等价物）的二进制文件，并通过修改 site.cfg 文件让 numpy 链接到它在 numpy 源目录中。 另一个选择是build ATLAS from source，但根据我的经验，这是一个漫长而痛苦的过程。 我个人的建议是构建 OpenBLAS，如我之前的回答 here 中所述。它更容易编译，并且在我迄今为止遇到的每个基准测试中都有更好的性能。