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Instalar PySide desde ceroUtilidades - PatchELF

Instalar SciPy desde cero




Instalar SciPy desde cero




Copyright

Copyright © José Luis Lara Carrascal  2014-2018   http://manualinux.eu



Sumario

Introducción
NumPy
SciPy
Enlaces




Introducción

SciPy
, es un conjunto de herrramientas de computación científica para el lenguaje de programación Python. Y se incluye en la web como manual de instalación complementario, del manual de instalación del filtro de Gimp, IM, y de cualquier otra aplicación futura, que requiera de esta dependencia para su ejecución.



NumPy

Instalación

Dependencias

Herramientas de Compilación  


Entre paréntesis la versión con la que se ha compilado NumPy para la elaboración de este documento.

* GCC - (8.2.0)
* Cython - (0.28.5)

Librerías de Desarrollo

* Python - (2.7.15)
* ATLAS - (3.10.2)



Descarga

numpy-1.15.1.tar.gz

Optimizaciones

$ export {C,CXX,FC}FLAGS='-O3 -march=amdfam10 -mtune=amdfam10'

Donde pone amdfam10 se indica el procesador respectivo de cada sistema seleccionándolo de la siguiente tabla:
* La opción '-march=' establece el procesador mínimo con el que funcionará el programa compilado, la opción '-mtune=' el procesador específico para el que será optimizado. 

* Los valores separados por comas, son equivalentes, es decir, que lo mismo da poner '-march=k8' que '-march=athlon64'.

* En versiones de GCC 3.2 e inferiores se utiliza la opción '-mcpu=' en lugar de '-mtune='.
Valores CPU
Genéricos
Intel
AMD
VIA
IDT

Optimizaciones adicionales

Optimizaciones adicionales
GCC
Graphite
$ export {C,CXX,FC}FLAGS+=' -floop-interchange -ftree-loop-distribution -floop-strip-mine -floop-block'

Parámetros adicionales

Establecer el RPATH correspondiente si utilizamos una versión de GCC que no es la principal del sistema
$ export {C,CXX,FC}FLAGS+=" -Wl,-rpath,/opt/gcc8/lib64 -lstdc++ -lgfortran"
Sustituir /opt/gcc8/lib64 por la ruta de instalación de la versión de GCC alternativa que se vaya a utilizar en el proceso de compilación de este paquete. Además de esto tendremos que hacer uso de PatchELF, para establecer el RPATH correcto de algunos binarios, una vez hayamos instalado el paquete.

$ su
# find /usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy* -name '*.so' \
-type f | xargs -n1 patchelf --set-rpath /opt/gcc8/lib64

Parámetros adicionales requeridos para compilaciones con procesadores de 64 bits en sistemas de 32 bits
$ export {C,CXX,FC}FLAGS+=' -m32'
Siempre y cuando utilicemos optimizaciones de CPU para procesadores de 64 bits.

Extracción  Bloc de Notas Información general sobre el uso de los comandos

$ tar zxvf numpy-1.15.1.tar.gz
$ cd numpy-1.15.1

Configuración del soporte de ATLAS

Creamos con el comando cat un archivo con el nombre site.cfg, en el directorio raíz del código fuente de NumPy, tomando como referencia la instalación de ATLAS tratada en el manual de Refocus

$ cat > site.cfg << "EOF"
[atlas]
Libraries = tatlas
EOF

Compilación

$ python setup.py build

Instalación como root

$ su -c "python setup.py install"

Estadísticas de Compilación e Instalación de NumPy

Estadísticas de Compilación e Instalación de NumPy
CPU AMD Phenom(tm) II X4 965 Processor
MHz 3415.709
RAM 4096 MB
Sistema de archivos XFS
Versión del Kernel 4.17.14-ck1 SMP PREEMPT x86_64
Modo de frecuencia de la CPU ondemand
Versión de Glibc 2.28
Enlazador dinámico GNU gold (Binutils 2.31.1) 1.16
Compilador GCC 8.2.0 + Ccache 3.4.2
Parámetros de optimización -03 -march=amdfam10 -mtune=amdfam10 -floop-interchange -ftree-loop-distribution -floop-strip-mine -floop-block
Tiempo de compilación 3' 21"
Archivos instalados 440
Mostrar/Ocultar la lista de archivos instalados
Ocupación de espacio en disco 37,8 MB

Desinstalación como root

1) MODO TRADICIONAL

Si tenemos instalado pip podremos desinstalar el paquete con el siguiente comando:

$ su -c "pip2 uninstall numpy"

2) MODO MANUALINUX

numpy-1.15.1-scripts.tar.gz

$ su
# tar zxvf numpy-1.15.1-scripts.tar.gz
# cd numpy-1.15.1-scripts
# ./Desinstalar_numpy-1.15.1

Copia de Seguridad como root

Con este otro script creamos una copia de seguridad de los binarios compilados, recreando la estructura de directorios de los mismos en un directorio de copias de seguridad (copibin) que se crea en el directorio /var. Cuando se haya creado el paquete comprimido de los binarios podemos copiarlo como usuario a nuestro home y borrar el que ha creado el script de respaldo, teniendo en cuenta que si queremos volver a restaurar la copia, tendremos que volver a copiarlo al lugar donde se ha creado.

$ su
# tar zxvf numpy-1.15.1-scripts.tar.gz
# cd numpy-1.15.1-scripts
# ./Respaldar_numpy-1.15.1

Restaurar la Copia de Seguridad como root

Y con este otro script (que se copia de forma automática cuando creamos la copia de respaldo del programa) restauramos la copia de seguridad como root cuando resulte necesario.

$ su
# cd /var/copibin/restaurar_copias
# ./Restaurar_numpy-1.15.1



SciPy

Instalación

Dependencias

Herramientas de Compilación  


Entre paréntesis la versión con la que se ha compilado SciPy para la elaboración de este documento.

* GCC - (8.2.0)
* Cython - (0.28.5)

Librerías de Desarrollo

* Python - (2.7.15)
* NumPy - (1.15.1)
* ATLAS - (3.10.2)



Descarga

scipy-1.1.0.tar.gz

Optimizaciones

Optimizaciones adicionales

Optimizaciones adicionales
GCC
Graphite
$ export {C,CXX,FC}FLAGS+=' -floop-interchange -ftree-loop-distribution -floop-strip-mine -floop-block'

Parámetros adicionales

Parámetros adicionales de eliminación de errores específicos en el proceso de compilación
$ export LDFLAGS+=' -shared'

Establecer el RPATH correspondiente si utilizamos una versión de GCC que no es la principal del sistema
$ export {C,CXX,FC}FLAGS+=" -Wl,-rpath,/opt/gcc8/lib64 -lstdc++ -lgfortran"
Sustituir /opt/gcc8/lib64 por la ruta de instalación de la versión de GCC alternativa que se vaya a utilizar en el proceso de compilación de este paquete. Además de esto tendremos que hacer uso de PatchELF, para establecer el RPATH correcto de algunos binarios, una vez hayamos instalado el paquete.

$ su
# find /usr/lib64/python2.7/site-packages/scipy* -name '*.so' \
-type f | xargs -n1 patchelf --set-rpath /opt/gcc8/lib64

Parámetros adicionales requeridos para compilaciones con procesadores de 64 bits en sistemas de 32 bits
$ export {C,CXX,FC}FLAGS+=' -m32'
Siempre y cuando utilicemos optimizaciones de CPU para procesadores de 64 bits.

Extracción  Bloc de Notas Información general sobre el uso de los comandos

$ tar zxvf scipy-1.1.0.tar.gz
$ cd scipy-1.1.0

Configuración del soporte de ATLAS

Creamos con el comando cat un archivo con el nombre site.cfg, en el directorio raíz del código fuente de SciPy, tomando como referencia la instalación de ATLAS tratada en el manual de Refocus

$ cat > site.cfg << "EOF"
[atlas]
Libraries = tatlas
EOF

Compilación

$ python setup.py build

Instalación como root

$ su -c "python setup.py install"

Estadísticas de Compilación e Instalación de SciPy

Estadísticas de Compilación e Instalación de SciPy
CPU AMD Phenom(tm) II X4 965 Processor
MHz 3415.709
RAM 4096 MB
Sistema de archivos XFS
Versión del Kernel 4.17.14-ck1 SMP PREEMPT x86_64
Modo de frecuencia de la CPU ondemand
Versión de Glibc 2.28
Enlazador dinámico GNU gold (Binutils 2.31.1) 1.16
Compilador GCC 8.2.0 + Ccache 3.4.2
Parámetros de optimización -03 -march=amdfam10 -mtune=amdfam10 -floop-interchange -ftree-loop-distribution -floop-strip-mine -floop-block
Tiempo de compilación 16' 08"
Archivos instalados 1039
Mostrar/Ocultar la lista de archivos instalados
Ocupación de espacio en disco 174,8 MB

Desinstalación como root

1) MODO TRADICIONAL

Si tenemos instalado pip podremos desinstalar el paquete con el siguiente comando:

$ su -c "pip2 uninstall scipy"

2) MODO MANUALINUX

scipy-1.1.0-scripts.tar.gz

$ su
# tar zxvf scipy-1.1.0-scripts.tar.gz
# cd scipy-1.1.0-scripts
# ./Desinstalar_scipy-1.1.0

Copia de Seguridad como root

$ su
# tar zxvf scipy-1.1.0-scripts.tar.gz
# cd scipy-1.1.0-scripts
# ./Respaldar_scipy-1.1.0

Restaurar la Copia de Seguridad como root

$ su
# cd /var/copibin/restaurar_copias
# ./Restaurar_scipy-1.1.0



Enlaces


http://www.numpy.org >> La web de NumPy.

http://www.scipy.org >> La web de SciPy.


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Actualizado el 23-08-2018

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