У меня новый процессор Ryzen, и я столкнулся с этой проблемой . Например. Канал Anaconda по умолчанию использует Intel MKL, что снижает производительность в системах Ryzen. Если используется пустая версия с использованием openblas, то это намного быстрее. Вышеприведенный пример в Ubuntu, но мне нужно добиться этого и в Windows.
Чтобы быть более точным, мне действительно удалось установить numpy с openblas, но как только я затем попытался установить что-нибудь сверху, как scikit-learnон снова "понижается" до mkl.
Что мне нужно, так это инструкции по установке среды Python "scypi stack" на окнах, использующих openblas?
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Эта проблема, кажется, очень раздражает. Хотя существует не очень длинный пакет nomkl для окон, он, похоже, не требует, поскольку он всегда устанавливает версию mkl. Даже если я установлю из pio, conda просто перезапишет его, с версией mkl в следующий раз, когда вы установите что-то, в моем случае другую библиотеку, которая требует conda.
EDIT2:
НасколькоНа данный момент я могу сказать, что единственное «решение» - это установить что-нибудь, относящееся к pypi (pip) scypi: numpy, scipy, pandas, scikit-learn, возможно, больше. например. только действительно решение, если вам действительно нужна анаконда для определенного пакета, что я и делаю.