使用的是 CPU 版本的 PyTorch，如何将 LAPACK 库链接到 PyTorch 中

如果你使用的是 CPU 版本的 PyTorch，可以通过设置环境变量 `MKL_THREADING_LAYER=GNU` 来启用 LAPACK 支持。具体的步骤如下：

1. 打开终端或命令行窗口，输入以下命令设置环境变量：

   export MKL_THREADING_LAYER=GNU

如果你使用的是 Windows 操作系统，可以使用以下命令：

   set MKL_THREADING_LAYER=GNU

2. 然后启动 Python，并导入 PyTorch 模块，检查 LAPACK 是否已经成功链接。你可以使用以下代码进行测试：

   import torch
   
   a = torch.randn(3, 3)
   b = torch.inverse(a)
   
   print(b)

如果 LAPACK 已经成功链接，上述代码将输出一个 3x3 的矩阵，表示矩阵 a 的逆矩阵。如果 LAPACK 没有成功链接，你将会看到类似于 `RuntimeError: inverse: LAPACK library not found in compilation` 的错误提示。

如果你希望每次启动 Python 都自动设置 `MKL_THREADING_LAYER` 环境变量，可以将上述命令添加到你的系统环境变量中。

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用conda命令安装 LAPACK 库

你可以使用以下命令在 Anaconda 中安装 LAPACK 库：

conda install -c anaconda lapack

这会从 Anaconda 的默认仓库中安装 LAPACK 库及其依赖项。如果你使用的是其他的 Anaconda 镜像源，可以将 `-c anaconda` 替换为对应的镜像源名称。

安装完成后，你需要将 LAPACK 库链接到 PyTorch 中。如果你使用的是 CPU 版本的 PyTorch，你可以通过设置环境变量 `MKL_THREADING_LAYER=GNU` 来启用 LAPACK 支持：

export MKL_THREADING_LAYER=GNU

如果你使用的是 GPU 版本的 PyTorch，你需要安装 CUDA 版本的 LAPACK，并将其链接到 PyTorch 中。具体的步骤可以参考 PyTorch 的官方文档。

File "D:\anaconda3\lib\site-packages\face_alignment\utils.py", line 101, in transform t = torch.inverse(t) RuntimeError: inverse: LAPACK library not found in compilation 什么意思

这个错误提示意味着你的程序在调用 PyTorch 中的 torch.inverse() 函数时，没有找到 LAPACK 库。LAPACK 是一个开源的线性代数库，用于解决线性方程组、特征值问题和奇异值问题等。在 PyTorch 中，torch.inverse() 函数用于计算矩阵的逆，需要依赖 LAPACK 库。

要解决这个错误，你需要安装 LAPACK 库，并将其链接到 PyTorch 中。具体的安装和链接方法取决于你的操作系统和 PyTorch 版本，你可以在 PyTorch 的官方文档中查找相关信息。另外，你也可以考虑使用 Anaconda 或者其他科学计算环境，这些环境通常已经预先安装好了 LAPACK 库。