导入pytorch时libmkl_intel_lp64.so找不到问题解决

引言

安装或者更新完pytorch后,运行不了,显示错误:

(base) xu@xusu:~$ python
Python 3.7.1 (default, Dec 14 2018, 19:28:38)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/xu/torch/__init__.py", line 84, in <module>
    from torch._C import *
ImportError: libmkl_intel_lp64.so: cannot open shared object file: No such file or directory
>>>

错误显示为:libmkl_intel_lp64.so: cannot open shared object file: No such file or directory

libmkl_intel_lp64.so是一个动态链接库文件,系统找不到。

解决方法:

1、搜索该文件路径

$ sudo find /home -name libmkl_intel_lp64.so

如果这个文件确实存在,就会显示它的路径,如:

/home/xu/anaconda3/lib/libmkl_intel_lp64.so

2、将上一步搜索出来的路径添加到环境变量

先打开当前用户环境变量配置文件bashrc

$ sudo gedit ./.bashrc

在最后面添加一行:

export LD_LIBRARY_PATH=/home/xu/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH

红色部分就是上一步搜索出来的路径。

3、更新环境变量配置文件并显示

$ source ./.bashrc
$ echo $LD_LIBRARY_PATH

如果能正确显示刚才添加的路径,则设置成功。继续导入pytorch就不会报错了。

举一反三,如果是其他的动态链接库文件也找不到,解决方法是一样的。

以上就是导入pytorch时libmkl_intel_lp64.so找不到问题解决的详细内容,更多关于导入pytorch找不到libmkl_intel_lp64.so的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • pytorch下大型数据集(大型图片)的导入方式

    使用torch.utils.data.Dataset类 处理图片数据时, 1. 我们需要定义三个基本的函数,以下是基本流程 class our_datasets(Data.Dataset): def __init__(self,root,is_resize=False,is_transfrom=False): #这里只是个参考.按自己需求写. self.root=root self.is_resize=is_resize self.is_transfrom=is_transfrom self.i

  • 安装pytorch报错torch.cuda.is_available()=false问题的解决过程

    问题介绍 在安装torch之后,命令行(Anaconda Powershell Prompt)运行这三行代码: python # python import torch torch.cuda.is_available() 返回结果始终为False. 出错原因 原因有多个,可以参考文章最后的链接[1] 他的很清晰,如果按我的没有解决可以看一下. 主要就是以下两个: CUDA.cudnn.torch版本不对应.(解决方法参考链接[1]) 一个坑:是通过清华源下载的!检查是不是清华源下载导致的问题:

  • Pytorch模型迁移和迁移学习,导入部分模型参数的操作

    1. 利用resnet18做迁移学习 import torch from torchvision import models if __name__ == "__main__": # device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") device = 'cpu' print("-----device:{}".format(device))

  • pytorch部署到jupyter中的问题及解决方案

    目录 pytorch部署到jupyter中 两种解决方案 pytorch部署到jupyter中 在安装Aconda的同时,会将jupyter notebook一起安装,不过这里的jupyter notebook是base中的jupyter notebook二不是pytorch中的jupyter notebook,因此并不能在此jupyter notebook运行torch包.base中的jupyter: 两种解决方案 一.base中重新安装pytorch二.pytorch中安装jupyter n

  • Pytorch中实现只导入部分模型参数的方式

    我们在做迁移学习,或者在分割,检测等任务想使用预训练好的模型,同时又有自己修改之后的结构,使得模型文件保存的参数,有一部分是不需要的(don't expected).我们搭建的网络对保存文件来说,有一部分参数也是没有的(missed).如果依旧使用torch.load(model.state_dict())的办法,就会出现 xxx expected,xxx missed类似的错误.那么在这种情况下,该如何导入模型呢? 好在Pytorch中的模型参数使用字典保存的,键是参数的名称,值是参数的具体数

  • pycharm安装深度学习pytorch的d2l包失败问题解决

    目录 1.首先查看现在pycharm所在的环境 2.打开Anaconda Prompt 3.激活现在的虚拟环境 4.安装d2l包 5.原因分析和心得体会,可以不看. 总结 pycharm里边安装不上d2l包.按以下步骤操作即可成功解决. 1.首先查看现在pycharm所在的环境 File—> settings,然后如下图所示:主要看黄框里的.我这里是自己创建的pytorch虚拟环境.每个人创建的虚拟环境不一样,所以要看黄框里的你的是什么虚拟环境. 2.打开Anaconda Prompt 如下图所

  • 导入pytorch时libmkl_intel_lp64.so找不到问题解决

    引言 安装或者更新完pytorch后,运行不了,显示错误: (base) xu@xusu:~$ python Python 3.7.1 (default, Dec 14 2018, 19:28:38) [GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >

  • 关于sql脚本导入Oracle时重复生成check约束的问题解决

    前言 最近在工作中一位细心的同事发现产品的全量sql脚本中有一些重复的check约束检查,就像下图这样的 重复脚本 怪异之处还在于,每次执行一遍该脚本,然后导出脚本,在导出脚本中重复的次数就会增加一遍.通过navicat,最终确认每导入一次就会新增加一条重复的check约束,如下图所示 navicat 这个全量脚本是直接从数据库中导出的,为了方便导入其他的Oracle数据库中,从产品的出货库导出时手动去掉了服务名.双引号. 通过如下步骤可复现该问题: 1.创建表 CREATE TABLE PD_

  • 进度条在.net导入Excel时的应用实例

    本文实例讲述了进度条在.net导入Excel时的应用,分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 在程序开发过程中,往往会涉及到将Excel表格导入到数据库中的需求,而当excel表格内容很多的时候,我们往往会很难去捕捉它的执行过程进度和一些错误信息,此时我们便可以通过以下方法去解决这些难题,具体实现过程分析如下: 一.建立一个web应用程序,在程序中首先创建一个html文件命名为ProgressBar,文件内容如下: 复制代码 代码如下: <html> <head> <met

  • Python导入模块时遇到的错误分析

    当遇到无法导入某个python模块时,可能会是没有安装某个模块,也有可能是某模块在加载过程中失败,也有可能是陷入了循环导入的问题.本文详细解释了这个问题. 1. 模块未安装或者路径不对 ImportError: No mudule named myModule 有两种可能,一是该模块没有安装,一般可以用 pip install %module_name% 来解决.注意有时候模块安装包名并不等于要导入的模块名.这种情况下可以通过pip search | list命令来尝试找到正确的包. 另一种情况

  • 浅谈python 导入模块和解决文件句柄找不到问题

    如果你退出 Python 解释器并重新进入,你做的任何定义(变量和方法)都会丢失.因此,如果你想要编写一些更大的程序,为准备解释器输入使用一个文本编辑器会更好,并以那个文件替代作为输入执行.这就是传说中的脚本 Python 提供了一个方法可以从文件中获取定义,在脚本或者解释器的一个交互式实例中使用.这样的文件被称为模块. 导入模块: python导入模块默认是从sys.path的路径中查找.所以应该把这个模块放在sys.path的值对应的文件夹里.否则就找不到要导入的模块.如果在cmd中或者ID

  • 解决Python在导入文件时的FileNotFoundError问题

    例如,在运行这段代码时 from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='images/model_mnist.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 会报错 In [8]: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'images/model_mnist.png' 此时运行的py文件名称为 temp

  • idea导入工程时不能导入maven项目不能加入tomcatServer的原因

    想问下这是什么情况. 在导入一个maven项目时只有一个finish,点击完finish后没有任何反应... 各位大佬给看下这是什么问题.急,在线等 经自己百度查询及各种网站搜索,得到答案:"IDEA版本不正确,需要重新下载安装包重新安装IDEA." PS:下面看下maven项目不能添加到tomcat容器中的问题 maven项目不能添加到tomcat容器中 1. 选中图框中的选项 这样就可以添加了 到此这篇关于idea导入工程时不能导入maven项目不能加入tomcatServer的原

  • 使用pytorch时所遇到的一些问题总结

    使用pytorch时所遇到的问题总结 1.ubuntu vscode切换虚拟环境 在ubuntu系统上,配置工作区文件夹所使用的虚拟环境.之前笔者误以为只需要在vscode内置的终端上将虚拟环境切换过来即可,后来发现得通过配置vscode的解释器(interpreter) 具体方法如下: 选中需要配置的文件夹,然后点击vscode左下角的写有"Python ***"的位置(或者使用快捷键"ctrl+shift+p")-->选择文件夹-->从解释器列表中选

  • Maven导入依赖时爆红的几种解决方法

    目录 问题1: 问题2: 问题3:运行程序,Springboot启动不了 问题4:Springboot内置的Tomcat服务器启动不了 问题5:devtools无反应 问题1: 大量依赖爆红 把存放依赖的文件删除了重新导一下找到依赖包存放位置 把local repository路径下内容全部删除,重新导入maven 问题2: pom.xml中 <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.bo

  • 教你两步解决conda安装pytorch时下载速度慢or超时的问题

    目录 1.为conda配置清华源 2.创建新的虚拟环境(若已创建,请忽略) 3.激活虚拟环境 4.安装pytorch 1.为conda配置清华源 打开cmd输入以下命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/

随机推荐