Ошибка № 15: Инициализация libiomp5.dylib, но найденная libiomp5.dylib уже инициализирована

Question

Получение сообщения об ошибке при использовании matplotlib:

Ошибка № 15: Инициализация libiomp5.dylib, но обнаружение libiomp5.dylib уже инициализировано OMP: Подсказка: это означает, что несколько копий среды выполнения OpenMP имеютбыли связаны в программе.Это опасно, поскольку может ухудшить производительность или привести к неверным результатам.Лучшее, что можно сделать, - убедиться, что в процесс включена только одна среда выполнения OpenMP, например, избегая статического связывания среды выполнения OpenMP в любой библиотеке.В качестве небезопасного, неподдерживаемого, недокументированного обходного пути вы можете установить переменную среды KMP_DUPLICATE_LIB_OK = TRUE, чтобы позволить программе продолжить выполнение, но это может привести к сбоям или молча приводить к неверным результатам.Для получения дополнительной информации см. http://www.intel.com/software/products/support/.

Answer 1

У меня была такая же проблема в среде conda, где был установлен TensorFlow.После выполнения

• pip uninstall tensorflow
• pip install tensorflow

проблема исчезла.

Answer 2

В OSX возникала та же проблема при обновлении tenoflow до 1.13 с использованием conda.

• Решение 1: / gcamargo работало, но в 3 раза медленнее за период обучения.
• Решение 2: / sjcoding работали устранил серьезное потрясение, но в 3 раза медленнее тренировался.
• Решение 3: восстановленная производительность была такой: Установите pip в новом conda env и используйте pip для установки tenorflow.Использование conda-forge также работало, но версия tf устарела.

Очевидно, что новые оптимизации Intel-MKL в Anaconda не работают для тензор потока OSX.

Answer 3

Это лучшее решение, если применимо. В противном случае решение gcamargo, скорее всего, сработает. Тем не менее, он поставляется с предупреждением «что это может привести к сбоям или молча привести к неправильным результатам»

У меня была такая же ошибка на моем Mac с программой на python, использующей numpy, keras и matplotlib. Я решил это с

conda install nomkl

Ответ найден по адресу: https://github.com/dmlc/xgboost/issues/1715

Answer 4

Итак, для тех из вас, у кого возникла такая же проблема с lightgbm, я нашел в документации , что вы можете

1. pip uninstall lightgbm
2. pip install lightgbm
3. Запустите следующее в anaconda environmentmnet (если вы используете Conda)

ln -sf `ls -d "$(brew --cellar libomp)"/*/lib`/* $CONDA_PREFIX/lib

Эти три вещи сработали для меня.

Answer 5

Кажется, это проблема MacOS. Для решения проблемы выполните следующие действия:

import os

os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'

Ответ найден по адресу: https://github.com/dmlc/xgboost/issues/1715