Question

从这个网站（http://www.culatools.com/downloads/dense/）成功下载并安装了完整的CULA密集R18软件包到我的jetson TK1板上后，我还没有能够使用ctypes将库加载到python中。我在./bashrc中更改了LD_LIBRARY_PATH以包含包含libcula_lapack.so共享对象文件的目录：

export PATH=/usr/local/cuda-6.0/bin:$PATH
LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cula/lib/
export LD_LIBRARY_PATH

但是当我运行以下代码时：

import ctypes
libculac = ctypes.cdll.LoadLibrary("libcula_scalapack.so")

我收到此错误：

libcula_scalapack.so: cannot open shared object file: No such file or directory

我已经尝试将完整目录作为参数等。我还尝试了lib目录和lib64目录中的每个.so文件，以防我的文件错误。当我将文本文件放在同一目录（或任何目录）中并在LoadLibrary命令中调用它时，上述错误代码不会触发，除非我输入错误（当然会按预期触发另一条错误消息）

相比之下，我已经应用了完全相同的方法（据我所知）将cudart和npp库导入python并取得了巨大的成功。任何帮助将不胜感激，如果我遗漏了任何重要信息或我是非常密集（双关语），请通知我。谢谢！

董事会：Jetson TK1

CUDA：6.0（从https://developer.nvidia.com/jetson-tk1-support下载）

操作系统：L4T Ubuntu 14.04（来自https://developer.nvidia.com/jetson-tk1-support）

语言：Python 2.7

Answer 1

似乎CULA库与ARM体系结构不兼容，如“参考指南”中“CULA内部使用英特尔®数学核心函数库（MKL）”所示，因此与Jetson TK1不兼容，这是一种耻辱。

Answer 2

我不知道它是否意味着8个月之后，但本着记录进展的精神......我已经能够在CUDA 6.5 + Python + Theano +上运行卷积神经网络烤宽面条在Jetson TK1上成功运作，在Lasagne google小组中有更多信息：https://groups.google.com/d/msg/lasagne-users/GtcQo1dSJdo/3X5DVSkvGNUJ

所以绝对有可能在Jetson TK1上实现一个可行的CUDA实现，并且还可以执行定型练习的计算。幸运的是，NVIDIA已经发布了使用所有正确的CUDA和GPU驱动程序安装Ubuntu的说明。

在Jetson tk1板上将CULA密集库加载到python中

2 个答案: