Si vous êtes bloqué dans Impossible de charger mkl_intel_thread.dll en Python sous Windows

Je ne sais pas quel numéro brasser, mais je suis resté bloqué avec ʻIntel MKL Fatal ERROR: Impossible de charger mkl_intel_thread.dll` en Python (Anaconda / Miniconda) sur Windows, et je l'ai étudié et résolu, alors j'ai résumé la meilleure solution que je pense Essayer.

1. Vérifiez d'abord quelle DLL est chargée

Dans Anaconda Prompt, Powershell, etc., vous pouvez exécuter where.exe mkl_intel_thread.dll pour voir quelle dll est chargée.

> where.exe mkl_intel_thread.dll

C:\Miniconda3\envs\mkl_test\Library\bin\mkl_intel_thread.dll

#Note:Lors de l'exécution dans Powershell, assurez-vous où.exe !

Si vous voyez une dll qui n'est pas installée par Anaconda ou Miniconda, cela ne fonctionne certainement pas avec une ** incompatibilité de version **, alors supprimez-la ou déplacez-la vers un autre dossier. (À propos, même si vous mettez manuellement la dernière version de MKL à partir du site Intel, vous devriez la supprimer une fois du dossier Path. Je suis devenu accro.)

Si vous faites conda activate xxx, l'affichage de where.exe changera, donc si vous créez votre propre environnement avec conda, vous devez d'abord l'activer.

2. Si le nettoyage de la DLL ne fonctionne pas, créez un nouvel environnement

Si la procédure de l'étape 1 ne fonctionne pas même si vous supprimez la DLL inutile et la réexécutez, il est préférable de créer un nouvel environnement. Par exemple, pour créer un nouvel environnement avec Python 3.6.5: Vous pouvez utiliser n'importe quel nom pour mkl_test.

conda create -n mkl_test python=3.6.5
conda activate mkl_test

# NOTE:La première fois que vous activez avec Powershell au lieu d'Anaconda Prompt
#   `conda init powershell`Et vous devez redémarrer Powershell.

Cependant, dans ce create, si vous insérez anaconda à la fin comme d'habitude, le numpy et scipy par défaut seront inclus, vous ne devriez donc pas l'inclure. ** Installez d'abord MKL, puis ajoutez les bibliothèques dont vous avez besoin à partir de là **.

Quant à la version MKL, je n'ai pas travaillé en 2019.4, mais en 2019.1 et 2018.0.3.

conda install mkl=2019.1

De là, ajoutez les bibliothèques nécessaires.

conda install numpy scipy
conda install -c pytorch pytorch=0.4.1
#etc

Et enfin, vérifiez la dll avec where.exe mkl_intel_thread.dll, et il est correct que seule la dll sous envs de l'environnement créé cette fois est affichée.

> where.exe mkl_intel_thread.dll

C:\Miniconda3\envs\mkl_test\Library\bin\mkl_intel_thread.dll

Si vous exécutez à nouveau ʻimport numpy` etc. dans cet état, cela fonctionnera probablement.