Windows下Fortran编译Lapack库及使用的方法（转自新浪）

Lapack 是一套被非常广泛使用的线性代数计算工具库，现在的主要编写语言时 Fortran90 。Lapack 基本上可以说是速度最快的线性代数计算库，我们看看官方给出的其被应用的几个地方就可以看出来：

 

high-level interface：
Matlab
Octave
NAG Numerical Librairies
Maple
R project
Scilab

 

列表上这些软件/语言是不是如雷贯耳，由此可见 Lapack 的流行程度。

 

Lapack同时有 Fortran 和 C/C++ 的接口，现在网上能找到的教程似乎都是 C 的居多，为此我整理了下我搭建 Lapack Fortran 使用环境的步骤，希望对其他人有帮助。

 

本文使用环境如下：

 

操作系统版本：Windows 
使用的编译器：gfortran （GCC版本.. MinGW环境）
Lapack版本： ..

 

1）MinGW设置：

 

由于需要使用自带的Makefile进行编译，因此要用到Makefile和自带的Make程序。对于Linux这当然不是问题，对于Windows而言则有点麻烦。

 

在 Windows 下使用make来编译程序有两种主要途径，分别是 Cygwin和 MinGW 。安装这两种软件（？）后他们就可以在 Windows 下模拟出 Linux 的使用环境。他们的主要区别我个人理解是：Cygwin 更偏向于模拟 Linux，因此编译出来的软件还是使用的 Linux 的一系列接口， Cygwin 则模拟这些接口，这也是为什么 Cygwin 编译出来的 Windows 程序还需要 cygwin1.dll 才能运行，同时效率也比较低，但是带来的好处是在两个系统上的兼容性好； MinGW 更倾向于让 Windows 用户使用 Linux 上的资源，因此编译出来的程序使用的是 Windows 的接口，速度也更快一些。

 

Cygwin 在安装的时候可选组件非常多，在 Cygwin 下如果你选择了安装 Make 组件，那么你可以在 CMD 命令行或者 Cygwin Shell 下同时用 Make 命令进行编译 （ CMD 命令行下可能还得再加个 Makefile 的文件名，具体我记不清了，但是肯定是可以做的），比较方便。

 

MinGW 相对麻烦一些，因为 MinGW 在安装时可选组件和定制项很少，不能单独安装 Make 组件。在 MinGW 下使用 Make的唯一方法，就是在安装时选择安装 MSYS Basic System。这个组件是模拟一个 Linux Shell ，这样我们就有类似 Cygwin 的能力了。

 

 

如果安装 MinGW 的时候没有安装这个组件，不要慌张，打开 MinGW 安装程序，再添加一下就行。有了这个组件后，关于MinGW的配置就大功告成了。

 

2）LAPACK源码下载及设置：

 

LAPACK 源码的下载可以去官网（http://www.netlib.org/lapack/）下，下载下来后是一个tgz文件。下载完成后解压之。

 

LAPACK 源码的 Makefile 和 make.inc 是我们需要根据系统环境修改的地方。默认源码里没有 make.inc ，但是有个 make.inc.example ，把它改名成 make.inc 。

 

打开 make.inc ，里面每个参数所需要注意的事项都注意得很清楚了，比如编译器选项什么的，根据你的需求改就是了。

 

贴一下我的 make.inc文件，由于官方默认设置就是基于gfortran所以其实我压根没改。

 

####################################################################
#  LAPACK make include file.                                       #
#  LAPACK, Version 3.4.0                                           #
#  April 2012                                                   #
####################################################################
#
SHELL = /bin/sh
# 
#  Modify the FORTRAN and OPTS definitions to refer to the
#  compiler and desired compiler options for your machine.  NOOPT
#  refers to the compiler options desired when NO OPTIMIZATION is
#  selected.  Define LOADER and LOADOPTS to refer to the loader and
#  desired load options for your machine.
#
FORTRAN  = gfortran
OPTS     = -O2
DRVOPTS  = $(OPTS)
NOOPT    = -O0
LOADER   = gfortran
LOADOPTS =
#
# Timer for the SECOND and DSECND routines
#
# Default : SECOND and DSECND will use a call to the EXTERNAL FUNCTION ETIME
#TIMER    = EXT_ETIME
# For RS6K : SECOND and DSECND will use a call to the EXTERNAL FUNCTION ETIME_
# TIMER    = EXT_ETIME_
# For gfortran compiler: SECOND and DSECND will use a call to the INTERNAL FUNCTION ETIME
TIMER    = INT_ETIME
# If your Fortran compiler does not provide etime (like Nag Fortran Compiler, etc...)
# SECOND and DSECND will use a call to the INTERNAL FUNCTION CPU_TIME
# TIMER    = INT_CPU_TIME
# If neither of this works...you can use the NONE value... In that case, SECOND and DSECND will always return 0
# TIMER     = NONE
#
#  Configuration LAPACKE: Native C interface to LAPACK
#  To generate LAPACKE library: type 'make lapackelib'
#  Configuration file: turned off (default)
#  Complex types: C99 (default)
#  Name pattern: mixed case (default)
#  (64-bit) Data model: LP64 (default)
#
# CC is the C compiler, normally invoked with options CFLAGS.
#
CC = gcc
CFLAGS = -O3
#
#  The archiver and the flag(s) to use when building archive (library)
#  If you system has no ranlib, set RANLIB = echo.
#
ARCH     = ar
ARCHFLAGS= cr
RANLIB   = ranlib
#
#  Location of the extended-precision BLAS (XBLAS) Fortran library
#  used for building and testing extended-precision routines.  The
#  relevant routines will be compiled and XBLAS will be linked only if
#  USEXBLAS is defined.
#
# USEXBLAS    = Yes
XBLASLIB     =
# XBLASLIB    = -lxblas
#
#  The location of the libraries to which you will link.  (The
#  machine-specific, optimized BLAS library should be used whenever
#  possible.)
#
BLASLIB      = ../../librefblas.a
LAPACKLIB    = liblapack.a
TMGLIB       = libtmglib.a
LAPACKELIB   = liblapacke.a

 

这里吐槽下，我下载的 Lapack 版本是3.4.2，结果下载下来文件夹名是3.4.2，但是 make.inc 的注释版本是3.4.0，makefile的注释版本是3.4.1，你们敢认真点吗。

 

值得注意的是， Lapack 需要用到 Blas 库，因此你系统有无 Blas 库对应着两种不同的做法。

 

如果系统已经有了 Blas 库，或者说你想要用自己的 Blas 库，你需要修改 make.inc 里的 USEXBLAS 、 XBLASLIB 和 XBLASLIB 三个变量，修改完直接Make就行了。

 

如果系统没有 Blas 库，Lapack 源码里自己带了一个，可以直接用。那么保持 make.inc 里的设置如上文件所示，打开 Makefile，把 Blas 库加到编译目标里，就是 lib 参数编程：

 

lib: blaslib lapacklib tmglib

 

设置完成后打开 MinGW Shell ，一路 cd 到 Lapack 源码所在目录，输入 Make 回车，等待漫长编译过程。

 

编译完成后会自动对 Lapack 包进行测试，测试是调用一个 lapack_testing.py 文件进行测试。系统如果没有 Python 的话这一步应该会出错，需要注意下。（不过我 MinGW 默认安装后没有出错，可能已经自动安装了 Python）

 

 

3）Lapack的使用：

 

上面编译的设置是生成静态库，编译完成后我们就得到三个文件：

 

liblapack.a
librefblas.a
libtmglib.a

 

有三种方式可以使用 Lapack：

 

假设我们要编译一个程序 program.f90，对应方法如下：

 

a. 放到系统 lib 文件夹：

 

把上面三个文件直接拷贝到 MinGW 的 lib 文件夹下，然后再编译的时候直接加

 

gfortran program.f90 -llapack -lrefblas -o program.exe

 

即可链接程序。

 

b. 放到主程序根目录：

 

把上面三个静态链接库和程序放在一个目录下，然后用下面的命令编译

 

gfortran program.f90 liblapack.a librefblas.a -o program.exe

 

c. 在主程序目录单独给 lapack 库单独建个文件夹：

 

比如在 program.90 文件夹下新建 Lapack 文件夹，利用 -L 把这个文件夹添加到 lib 搜索路径里。编译命令就变成：

 

gfortran program.f90 -L./Lapack -llapack -lrefblas -o program.exe

 

我个人推荐采用第三种方式，一方面代码层次简洁美观，另外一方面减少代码阅读者对于搭建编译环境所需要的时间。

 

最后给个示例文件测试，使用第三种方法，源码：

 

,),b()
  integer ),iflag
  .,.,.,.,.,.,.,.,.],[,])
  b.,.,.]
  print ,,a,,v,b,,iflag)
  print *,'solve=',b
end program main

 

编译命令：

gfortran TestLapack.f90 -L./Lapack -llapack -lrefblas -o TestLapack.exe -Wall

 

结果：

 

 

 本文转自新浪博客：http://blog.sina.com.cn/s/blog_62c832270101eo60.html