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我想测试和比较使用英特尔 MKL 和不使用英特尔 MKL 的 Numpy 矩阵乘法和特征分解性能。

我已经使用pip install mkl（Windows 10（64位），Python 3.8）安装了MKL。

然后我使用这里的示例进行 matmul 和特征分解。

我现在如何启用和禁用 MKL 以便检查使用 MKL 和不使用 MKL 时的 numpy 性能？

参考代码：

import numpy as np
from time import time

def matrix_mul(size, n=100):
    # reference: https://markus-beuckelmann.de/blog/boosting-numpy-blas.html
    np.random.seed(112)
    a, b = np.random.random((size, size)), np.random.random((size, size))
    t = time()
    for _ in range(n):
        np.dot(a, b)
    delta = time() - t
    print('Dotted two matrices of size %dx%d in %0.4f ms.' % (size, size, delta / n …

我使用 andaconda2 python2.7 和 wxpython、matplotlib、skimage、numpy 编写了一个脚本。之后使用pyinstaller生成一个可执行文件。总大小接近 700 mb。感觉太大了。有人说是因为 numpy 使用 MKL，正如我在文件夹中看到的那样，它非常大 ~ 400 mb。所以我想知道如何使用 numpy nomkl 创建环境？或者，如果有人有使用 pyinstaller 减小可执行文件大小的经验，请告诉我。顺便说一句，我试过 py2exe。它创建了一个小得多的文件夹，但不知何故该 exe 不起作用。

谢谢！