python安装MKLDNN

要在Python中安装MKLDNN，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了Python和pip。你可以在命令行中运行以下命令来检查它们是否已经安装：

   python --version
   pip --version

2. 接下来，使用pip安装MKLDNN。在命令行中运行以下命令：

   pip install intel-mkl-dnn

3. 安装完成后，你可以在Python代码中导入MKLDNN模块并使用它。示例代码如下：

   import mkldnn

这样就完成了在Python中安装MKLDNN的过程。

相关问题

python 判断安装了mkldnn

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，可以通过以下步骤来判断Python是否安装了mkldnn：

1. 首先，确保已经安装了Python 3.6及以上版本，并且已经安装了相关的依赖库，如liblapack-dev、gfortran、libfreetype6-dev等。

2. 然后，可以使用pip命令来安装paddlepaddle库，如引用\[2\]中所示。安装完成后，可以使用以下代码来判断是否安装了mkldnn：

import paddle

if paddle.is_compiled_with_mkldnn():
    print("Python已安装了mkldnn")
else:
    print("Python未安装mkldnn")

3. 如果以上方法无法判断，可以参考引用\[3\]中的内容，检查是否安装了shapely、scikit-image、imgaug等相关库，这些库可能与mkldnn有关。

总结起来，可以通过检查是否安装了paddlepaddle库以及相关依赖库，或者检查是否安装了与mkldnn相关的其他库来判断Python是否安装了mkldnn。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [模型部署实战：教你用笔记本电脑实现实时“口罩检测”](https://blog.csdn.net/weixin_45449540/article/details/106132152)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [PaddleOCR本地部署（安装，使用，模型优化/加速）](https://blog.csdn.net/Castlehe/article/details/117356343)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

git submodule update --remote third_party/protobuf USE_CUDA=0 USE_MKLDNN=0 USE_QNNPACK=0 USE_NNPACK=0 USE_DISTRIBUTED=0 BUILD_CAFFE2=0 BUILD_CAFFE2_OPS=0 python3 setup.py build python3 setup.py develop && python3 -c "import torch"

这是一个命令行脚本，用于更新一个项目中的子模块，并构建安装该项目所需的Python包。具体来说，它会执行以下操作：

1. 使用git submodule update --remote命令，更新third_party/protobuf目录下的protobuf子模块，并禁用一些选项（USE_CUDA、USE_MKLDNN、USE_QNNPACK、USE_NNPACK、USE_DISTRIBUTED、BUILD_CAFFE2和BUILD_CAFFE2_OPS），以便在更新子模块时不会构建不必要的内容；

2. 执行python3 setup.py build命令，构建Python包的源代码；

3. 执行python3 setup.py develop命令，安装构建好的Python包，以便可以在Python中使用该包中的模块和函数；

4. 执行python3 -c "import torch"命令，测试安装的Python包是否可以成功导入torch模块。

总的来说，这个命令行脚本的作用是更新子模块，并构建安装Python包，以便可以在其他项目中使用。