一、概述
Openblas是一个高性能矩阵计算库，适用于科学计算、机器学习、深度学习等领域，支持多平台多语言，提供C、Fortran、Python、Matlab等语言的接口。本文将从安装包下载、依赖库安装、编译安装、测试安装、Python库安装等多个方面详细介绍Openblas的安装方法。
二、下载安装包
可以从Openblas官网（http://www.openblas.net/）或者Github（https://github.com/xianyi/OpenBLAS/releases）下载最新版本的安装包。下载完成后，将安装包上传至服务器或者本地磁盘。
三、依赖库安装
在安装Openblas前，需要先安装依赖库。以Ubuntu系统为例，安装的命令如下：
sudo apt-get update
sudo apt-get install gfortran如果是CentOS系统，则需要安装其他一些依赖库，可以使用以下命令安装：
sudo yum -y install gcc gcc-gfortran git make四、编译安装
编译安装Openblas需要使用Makefile文件进行编译。在终端中进入Openblas的安装包目录，执行以下命令：
make TARGET=ARMV8 BINARY=64 INTERFACE=64 NO_AFFINITY=1上述命令中，TARGET表示目标平台架构，可选参数有ARMV8、ARMV7、POWER8、POWER7、X86_64等；BINARY表示编译的位数，可选参数有32、64；INTERFACE表示编译的接口库，可选参数有32、64；NO_AFFINITY表示关闭亲和性支持，可选参数为1或者0。
编译完成后，执行以下命令进行安装：
make install如果需要指定安装目录，可以使用PREFIX参数指定：
make install PREFIX=/path/to/install/五、测试安装
在安装完成后，可以通过执行以下命令进行测试，以确保Openblas安装成功：
make test测试完成后，如果输出结果中没有ERROR，则表示Openblas安装成功。
六、Python库安装
在安装完成Openblas后，可以使用Python库进行调用。可以使用pip命令进行安装：
pip install numpy
pip install scipy
pip install scikit-learn安装完成后，可以通过以下代码验证Openblas是否在Python中正常运行：
import numpy as np
np.__config__.show()如果输出结果中有Openblas信息，则表示Python中Openblas使用正常。
七、总结
本文从下载安装包、依赖库安装、编译安装、测试安装、Python库安装等多个方面详细介绍了Openblas的安装方法。在安装过程中，需要注意一些参数的设置和依赖库的安装，以确保Openblas的正常运行。