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Highlight to users about installing MKL, OpenBLAS and CUDA by themselves.

README.md

@@ -44,9 +44,9 @@ NiuTensor工具包可以在Windows、Linux以及macOS环境下进行安装，支
 - 在工具包根目录新建目录以保存生成的Visual Studio项目文件（如建立build目录）。
 - 在工具包根目录新建目录以保存生成的Visual Studio项目文件（如建立build目录）。
 - 在项目根目录打开Windows平台的命令行工具（如PowerShell），执行`cd build`命令进入新建的build目录。
 - 在项目根目录打开Windows平台的命令行工具（如PowerShell），执行`cd build`命令进入新建的build目录。
 - 执行CMake命令对Visual Studio项目进行生成（如果 visual studio 版本低于 2019，则在使用下列命令的时候需额外加上`-A x64`的CMake参数），如计划生成动态链接库，则仅需在命令中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
 - 执行CMake命令对Visual Studio项目进行生成（如果 visual studio 版本低于 2019，则在使用下列命令的时候需额外加上`-A x64`的CMake参数），如计划生成动态链接库，则仅需在命令中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
-  - 如项目计划启用MKL数学运算库，则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_MKL=ON`参数，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`cmake -DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='C:/Program Files/OpenBLAS' ..`。
-  - 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库，则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_OPENBLAS=ON`参数，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`cmake -DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='C:/Program Files (x86)/IntelSWTools/compilers_and_libraries_2020.2.254/windows' ..`。
-  - 如项目计划启用CUDA数学运算库，则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2' ..`。
+  - 如项目计划启用MKL数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_MKL=ON`参数，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`cmake -DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='C:/Program Files/OpenBLAS' ..`。
+  - 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_OPENBLAS=ON`参数，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`cmake -DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='C:/Program Files (x86)/IntelSWTools/compilers_and_libraries_2020.2.254/windows' ..`。
+  - 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.2' ..`。
 - 执行成功将显示`Build files have been written to:...`。
 - 执行成功将显示`Build files have been written to:...`。
 - 打开build目录中的NiuTensor.sln文件即可通过Visual Studio打开NiuTensor项目。
 - 打开build目录中的NiuTensor.sln文件即可通过Visual Studio打开NiuTensor项目。
 - 打开后在解决方案管理器中选中NiuTensor，右键将其设为启动项目即可开始使用。
 - 打开后在解决方案管理器中选中NiuTensor，右键将其设为启动项目即可开始使用。
@@ -65,9 +65,9 @@ NiuTensor工具包可以在Windows、Linux以及macOS环境下进行安装，支
 
 
 - 使用CLion打开NiuTensor项目所在目录（确保CMakeLists.txt在其根目录位置），CLion将根据CMakeLists.txt文件自动读取项目信息。
 - 使用CLion打开NiuTensor项目所在目录（确保CMakeLists.txt在其根目录位置），CLion将根据CMakeLists.txt文件自动读取项目信息。
 - 打开CLion首选项，点击“构建，执行，部署”选项卡中的CMake，在“CMake选项”中进行设置，设置完成后CLion将自动使用CMake对项目进行构建，如计划生成动态链接库，则仅需在在“CMake选项”中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
 - 打开CLion首选项，点击“构建，执行，部署”选项卡中的CMake，在“CMake选项”中进行设置，设置完成后CLion将自动使用CMake对项目进行构建，如计划生成动态链接库，则仅需在在“CMake选项”中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
-  - 如项目计划启用MKL数学运算库，则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_MKL=ON`，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`-DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.2.254/linux'`。
-  - 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库，则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_OPENBLAS=ON`，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`-DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='/opt/OpenBLAS'`。
-  - 如项目计划启用CUDA数学运算库，则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_CUDA=ON`，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`-DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2'`。
+  - 如项目计划启用MKL数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_MKL=ON`，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`-DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.2.254/linux'`。
+  - 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_OPENBLAS=ON`，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`-DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='/opt/OpenBLAS'`。
+  - 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在“CMake选项”中填入`-DUSE_CUDA=ON`，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`-DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2'`。
 
 
 ##### CMake方式（命令行）
 ##### CMake方式（命令行）
 
 
@@ -76,9 +76,9 @@ NiuTensor工具包可以在Windows、Linux以及macOS环境下进行安装，支
 - 在项目根目录打开Linux或macOS平台的命令行工具（如Terminal），在工具包内新建目录以保存生成的中间文件（如执行`mkdir build`建立build目录）。
 - 在项目根目录打开Linux或macOS平台的命令行工具（如Terminal），在工具包内新建目录以保存生成的中间文件（如执行`mkdir build`建立build目录）。
 - 执行`cd build`命令进入新建的build目录。
 - 执行`cd build`命令进入新建的build目录。
 - 执行CMake命令对项目进行生成，如计划生成动态链接库，则仅需在命令中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
 - 执行CMake命令对项目进行生成，如计划生成动态链接库，则仅需在命令中额外加上`-DGEN_DLL=ON`的CMake参数即可，否则默认生成可执行程序。
-  - 如项目计划启用MKL数学运算库，则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_MKL=ON`参数，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`cmake -DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.2.254/linux' ..`。
-  - 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库，则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_OPENBLAS=ON`参数，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`cmake -DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='/opt/OpenBLAS' ..`。
-  - 如项目计划启用CUDA数学运算库，则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2' ..`。
+  - 如项目计划启用MKL数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_MKL=ON`参数，并通过`-DINTEL_ROOT='/intel/root/path'`指定MKL库（Intel工具包）的安装路径。如`cmake -DUSE_MKL=ON -DINTEL_ROOT='/opt/intel/compilers_and_libraries_2020.2.254/linux' ..`。
+  - 如项目计划启用OpenBLAS数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_OPENBLAS=ON`参数，并通过`-DOPENBLAS_ROOT='/openblas/root/path'`指定OpenBLAS库的安装路径。如`cmake -DUSE_OPENBLAS=ON -DOPENBLAS_ROOT='/opt/OpenBLAS' ..`。
+  - 如项目计划启用CUDA数学运算库（需用户自行安装），则仅需在CMake命令中使用`-DUSE_CUDA=ON`参数，并通过`-DCUDA_ROOT='/cuda/root/path'`指定CUDA库的安装路径。如`cmake -DUSE_CUDA=ON -DCUDA_ROOT='/usr/local/cuda-9.2' ..`。
 - 执行成功将显示`Build files have been written to:...`并在该目录下生成Makefile文件。
 - 执行成功将显示`Build files have been written to:...`并在该目录下生成Makefile文件。
 - 执行`make -j`命令对NiuTensor项目进行编译，执行成功将显示`Built target NiuTensor`，安装完毕。
 - 执行`make -j`命令对NiuTensor项目进行编译，执行成功将显示`Built target NiuTensor`，安装完毕。