Python 强制numpy使用OpenBlas

基本上，我需要将两个（10^6 x 10^6）整数元素数组相乘，但我无法使用numpy.dot。 在查看其他帖子时，我发现如果我将矩阵的类型切换为float32或更大，如果我安装了openblas（我已经安装了openblas），dot操作会更快。 事实上，我把我的数组tipe改成了float32，它实际上运行得快多了

所以我的问题是，假设numpy真的在使用OpenBlas，有没有办法强迫numpy使用OpenBlas库，这样我仍然可以把我的矩阵作为int类型

在这里，我让你我的numpy配置，如果它有任何帮助

np.__config__.show()
blas_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
blis_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
blas_opt_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
lapack_mkl_info:
  NOT AVAILABLE
openblas_lapack_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
lapack_opt_info:
    libraries = ['openblas', 'openblas']
    library_dirs = ['/usr/local/lib']
    language = c
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]

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我认为OpenBlas不支持整数。这项研究似乎没有被合并，而且是实验性的。虽然英特尔的MKL似乎有这个功能，但我对numpy使用它的能力表示怀疑（因为将有一个更复杂的后端机制，取决于BLAS的可用性）。谢谢！我明白我应该继续像现在这样工作吗？使用numpy.dot并将数组定义为float32？我认为OpenBlas不支持整数。这项研究似乎没有被合并，而且是实验性的。虽然英特尔的MKL似乎有这个功能，但我对numpy使用它的能力表示怀疑（因为将有一个更复杂的后端机制，取决于BLAS的可用性）。谢谢！我明白我应该继续像现在这样工作吗？使用numpy.dot并将数组定义为float32？