Ich weiß nicht, welche Nummer ich brauen soll, aber ich habe mich mit "Intel MKL Fatal ERROR: mkl_intel_thread.dll" in Python (Anaconda / Miniconda) unter Windows nicht zufrieden gegeben. Ich habe es untersucht und gelöst, also habe ich die beste Lösung zusammengefasst, die ich denke Versuchen.
In Anaconda Prompt, Powershell usw. können Sie "where.exe mkl_intel_thread.dll" ausführen, um zu sehen, welche DLL geladen ist.
> where.exe mkl_intel_thread.dll
C:\Miniconda3\envs\mkl_test\Library\bin\mkl_intel_thread.dll
#Memo:Achten Sie beim Laufen in Powershell darauf, wo und nicht wo.exe !
Wenn Sie eine DLL sehen, die nicht von Anaconda oder Miniconda installiert wurde, funktioniert sie definitiv nicht mit einer ** Versionsinkongruenz **. Löschen Sie sie also entweder oder verschieben Sie sie in einen anderen Ordner. (Übrigens, selbst wenn Sie die neueste Version von MKL manuell von der Intel-Site ablegen, sollten Sie sie einmal aus dem Ordner "Path" löschen. Ich war hier begeistert.)
Wenn Sie "conda enable xxx" ausführen, ändert sich die Anzeige von "where.exe". Wenn Sie also eine eigene Umgebung mit conda erstellen, sollten Sie diese zuerst aktivieren.
Wenn die Prozedur in Schritt 1 nicht funktioniert, auch wenn Sie die unnötige DLL löschen und erneut ausführen, ist es besser, eine neue Umgebung zu erstellen. So erstellen Sie beispielsweise eine neue Umgebung mit Python 3.6.5: Sie können einen beliebigen Namen für mkl_test verwenden.
conda create -n mkl_test python=3.6.5
conda activate mkl_test
# NOTE:Das erste Mal, wenn Sie mit Powershell anstelle von Anaconda Prompt aktivieren
# `conda init powershell`Und Sie müssen Powershell neu starten.
Wenn Sie in diesem "Erstellen" jedoch wie gewohnt am Ende eine Anakonda einfügen, werden die Standardanzahl "numpy" und "scipy" eingeschlossen, sodass Sie sie nicht einschließen sollten. ** Installieren Sie zuerst MKL und fügen Sie dann die Bibliotheken hinzu, die Sie von dort aus benötigen **.
Was die MKL-Version betrifft, habe ich 2019.4 nicht gearbeitet, sondern 2019.1 und 2018.0.3.
conda install mkl=2019.1
Fügen Sie von hier aus die erforderlichen Bibliotheken hinzu.
conda install numpy scipy
conda install -c pytorch pytorch=0.4.1
#etc
Überprüfen Sie abschließend die DLL mit "where.exe mkl_intel_thread.dll", und es ist richtig, dass nur die DLL unter envs der diesmal erstellten Umgebung angezeigt wird.
> where.exe mkl_intel_thread.dll
C:\Miniconda3\envs\mkl_test\Library\bin\mkl_intel_thread.dll
Wenn Sie in diesem Zustand erneut "import numpy" usw. ausführen, funktioniert dies wahrscheinlich.
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