أواجه نفس المشكلة عندما أحاول استخدام كل من xgboost و matplotlib.

OS X 10.10.5
بايثون 2.7.12
xgboost 0.6.0 تحديث
matplotlib 1.5.1

لقد واجهت نفس المشكلة مع xgboost و matplotlib. نفس الأعراض ... تموت kernel بنفس رسالة الخطأ التي تم الإبلاغ عنها بواسطة symPhysics

نظام التشغيل Mac OS X 10.12.3

Python 3.5.2 | Anaconda Custom (x86_64) | (افتراضي ، 2 تموز (يوليو) 2016 ، 17:52:12)
[GCC 4.2.1 متوافق Apple LLVM 4.2 (clang-425.0.28)] على داروين

xgboost 0.6a2

matplotlib 2.0.0

FWIW ... يبدو أن هذه مشكلة خاصة بـ MacOS. لم أتمكن من إعادة إنشاء المشكلة على CentOS Linux VM.

على الأقل لنظام التشغيل Mac ،

brew uninstall libiomp clang-omp

طالما حصلت على gcc v5 من الشراب ، فإنه يأتي مع openmp

اتبع الخطوات في:
https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/python-package

يمكننا إغلاق هذه القضية الآن.

حاولت هذا وتوقف الخطأ!

استيراد نظام التشغيل

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

بالنسبة لي ، تم إصلاح المشكلة (على جهاز Mac) بـ
نقطة إلغاء تثبيت xgboost
تليها
نقطة تثبيت xgboost

حاولت هذا وتوقف الخطأ!

استيراد نظام التشغيل

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

شكرا ، إنه يعمل !!!

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

شكرا جزيلا ، إنه يعمل.

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

شكرا لك ايضا انها تعمل معي

gpetty أنت يا سيدي بطل حقيقي. شكرا لك!

gpetty إنه يعمل! شكرا :))

الغريب أن conda install nomkl لم يعمل معي (ليس لديك libiomp clang-omp مثبتًا على Brew أيضًا) ، فقط
import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'
يمكن أن تعمل

brew uninstall libiomp clang-omp

Error: No such keg: /usr/local/Cellar/libiomp

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

شكرا جزيلا ، على الرغم من أنني لا أعرف ما هو نومكل. لقد أربكني بضعة أيام عندما قمت بتشغيل نموذج CNN-RNN باستخدام tensorflow. عندما استخدمت os.environ ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'صحيح' ، نجح البرنامج ، لكن البرنامج يعمل ببطء شديد. لقد حصلت على الإجابة الصحيحة.

كانت مشاكلي غير مرتبطة تمامًا بـ xgboost ، لكنني وصلت إلى هنا عبر google حتى أشاركها من أجل الآخرين.

أنا أستخدم keras و matplotlib مثبتين عبر conda. لقد أدى تعيين KMP_DUPLICATE_LIB_OK إلى تغيير تجربتي من تحذير إلى استثناء / تعطل. تثبيت nomkl لم يغير شيئًا بالنسبة لي. في النهاية ، خفضت إصداره من matplotlib وأصلح ذلك لي
conda install matplotlib=2.2.3

بالنسبة للأشخاص الذين يستخدمون Google هذا الخطأ ، فإن أفضل حل وجدته مدرج هنا .

يسرد الموقع طريقتين. أفضل الطريقة الأولى ، وهي الذهاب إلى دليل anaconda3/lib وإزالة الملف القديم libiomp5.dylib . جميل وبسيط.

بالنسبة للأشخاص الذين يستخدمون Google هذا الخطأ ، فإن أفضل حل وجدته مدرج هنا .

يسرد الموقع طريقتين. أفضل الطريقة الأولى ، وهي الذهاب إلى دليل anaconda3/lib وإزالة الملف القديم libiomp5.dylib . جميل وبسيط.

يرجى توخي الحذر حقًا إذا كنت تريد تجربة الطريقة الأولى. لقد تعطل كل شيء بعد أن حذفت الملف ولا بد لي من إعادة تثبيت برنامج openmp. تم الإبلاغ عن نفس المشكلة في رابط csdn الأصلي (بالصينية).

شكرا!!
بالنسبة لي على MAC:
استيراد نظام التشغيل
os.environ ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'صحيح'

واجهت نفس المشكلة بعد التبديل من homebrew / virtualenv المثبتة numpy / keras / matplotlib / tensorflow إلى miniconda المثبتة. تم حلها عن طريق تشغيل conda install nomkl الرغم من أنني أعتقد أن keras (و numpy) لن تعمل بأسرع ما يمكن إذا لم تستخدم Intel Math Kernel Lib ولكن على الأقل لا يزال الكود الخاص بي يعمل هكذا ¯ \ _ (ツ) _ / ¯

@ sam1902 الذي

لدي نفس المشكلة على جهاز Mac الخاص بي
فقط قم بتشغيل - تحديث Conda -n base conda
يقوم بتثبيت وتحديث التبعيات المطلوبة

حصلت على نفس المشكلة على جهاز Mac الخاص بي ، جربت الطريقة المقترحة وهي تعمل

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

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

لقد استخدمت أناكوندا للقيام بتثبيت نومكل. أن حل المشكلة.

أيضًا ، أدت محاولة إجراء "brew uninstall ..." إلى ظهور الخطأ "لا يوجد مثل هذا البرميل".

حاولت هذا وتوقف الخطأ!

استيراد نظام التشغيل

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

وتجدر الإشارة إلى أن مطوري OpenMP لا يشجعون ذلك بشدة . من رسالة الخطأ الخاصة بهم:

أفضل ما يجب فعله هو التأكد من أن وقت تشغيل OpenMP واحد فقط مرتبط بالعملية ، على سبيل المثال عن طريق تجنب الربط الثابت لوقت تشغيل OpenMP في أي مكتبة. كحل بديل غير آمن وغير مدعوم وغير موثق ، يمكنك تعيين متغير البيئة KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE للسماح للبرنامج بالاستمرار في التنفيذ ، ولكن قد يتسبب ذلك في حدوث أعطال أو ينتج عنه نتائج غير صحيحة بصمت.

عمل لي conda install nomkl .

هل يمكن لأي شخص أن يشرح ما يفعله هذا ولماذا يحل المشكلة؟

@ georgeu2000 ، أتساءل عن نفس الشيء. كما أنه حل المشكلة بالنسبة لي. أنا أستخدم Numpy و Matplotlib و Keras و Tensorflow كخلفية. لا يبدو أنني أفهم ما تفعله هذه الحزمة. يمكن لأي شخص أن يشرح؟

شكرا جزيلا.

رأيت بعض المعايير بين openblas و mkl من قبل ، mkl ليس متفوقًا. هل هناك أي سبب لاستخدام mkl على openblas؟ إن شرح شيء ما بدون الشفرة المصدرية في متناول اليد ليس محفزًا للغاية.

على MacOS Mojave:

كوندا تثبيت nomkl

يعمل ولكن يجب تقليله:

 mkl_fft 1.0.10-py36h5e564d8_0 -> 1.0.1-py36h917ab60_0
 mkl_random 1.0.2-py36h27c97d8_0 -> 1.0.1-py36h78cc56f_0
 numexpr 2.6.9-py36h7413580_0 -> 2.6.9-py36hafae301_0
 numpy 1.15.4-py36hacdab7b_0 -> 1.15.4-py36h926163e_0
 numpy-base 1.15.4-py36h6575580_0 -> 1.15.4-py36ha711998_0
 scikit-Learn 0.20.2-py36h27c97d8_0 -> 0.20.2-py36hebd9d1a_0
 scipy 1.2.1-py36h1410ff5_0 -> 1.2.1-py36h1a1e112_0

كانت مشاكلي غير مرتبطة تمامًا بـ xgboost ، لكنني وصلت إلى هنا عبر google حتى أشاركها من أجل الآخرين.

أنا أستخدم keras و matplotlib مثبتين عبر conda. لقد أدى تعيين KMP_DUPLICATE_LIB_OK إلى تغيير تجربتي من تحذير إلى استثناء / تعطل. تثبيت nomkl لم يغير شيئًا بالنسبة لي. في النهاية ، خفضت إصداره من matplotlib وأصلح ذلك لي
conda install matplotlib=2.2.3

يا صديقي ، لقد حفظت مؤخرتي

واجهت نفس المشكلة بعد التبديل من homebrew / virtualenv المثبتة numpy / keras / matplotlib / tensorflow إلى miniconda المثبتة. تم حلها عن طريق تشغيل conda install nomkl الرغم من أنني أعتقد أن keras (و numpy) لن يعمل بأسرع ما يمكن إذا لم يستخدموا برنامج Math Kernel Lib من Intel ولكن على الأقل لا يزال الكود الخاص بي يعمل هكذا ¯_ (ツ) _ / ¯

^ ^ ^ ^ هذا ما فعلته الحيلة بالنسبة لي. شكرا!

شكرا!!
بالنسبة لي على MAC:
استيراد نظام التشغيل
os.environ ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'صحيح'

يعمل لأجلي شكرا

في كوندا الخاص بي lib ، لدي عدة libgomp :

حصلت على الخطأ المتوقع:

OMP: Error #15: Initializing libiomp5.dylib, but found libomp.dylib already initialized.
OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP runtime have been linked into the program. That is dangerous, since it can degrade performance or cause incorrect results. The best thing to do is to ensure that only a single OpenMP runtime is linked into the process, e.g. by avoiding static linking of the OpenMP runtime in any library. As an unsafe, unsupported, undocumented workaround you can set the environment variable KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE to allow the program to continue to execute, but that may cause crashes or silently produce incorrect results. For more information, please see http://www.intel.com/software/products/support/.

هذا بالتأكيد يساعد:

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

إليك جميع إصداراتي:

(µ_env) jespinozlt-osx:lib jespinoz$ pwd
/Users/jespinoz/anaconda/envs/µ_env/lib
(µ_env) jespinozlt-osx:lib jespinoz$ ls -lhtr | grep "omp"
-rw-rw-r--    4 jespinoz  tigr   165B Oct 28  2016 libgomp.spec
-rw-rw-r--    4 jespinoz  tigr   108K Oct 28  2016 libgomp.a
-rwxrwxr-x   11 jespinoz  tigr    62K Oct 28  2016 libgomp.1.dylib
-rwxrwxr-x    6 jespinoz  tigr   489K Oct 27 17:30 libomp.dylib
-rwxrwxr-x    5 jespinoz  tigr   176K Mar 14 13:10 libiompstubs5.dylib
-rwxrwxr-x    5 jespinoz  tigr   296K Mar 14 13:10 libiomp5_db.dylib
-rwxrwxr-x    5 jespinoz  tigr   2.7M Mar 14 13:10 libiomp5.dylib
lrwxr-xr-x    1 jespinoz  tigr    15B Apr 10 14:51 libgomp.dylib -> libgomp.1.dylib

هل يجب علي إزالة واحد منهم فقط؟ إذا كان الأمر كذلك ، فهل يجب علي الاحتفاظ بـ libiomp5.dylib بدلاً من libgomp.1.dylib والرابط الرمزي فقط؟

OMP: الخطأ رقم 15: تهيئة libiomp5.dylib ، ولكن تم العثور على libiomp5.dylib مهيأ بالفعل.

OMP: تلميح: هذا يعني أنه تم ربط نسخ متعددة من وقت تشغيل OpenMP بالبرنامج. هذا أمر خطير ، لأنه يمكن أن يؤدي إلى تدهور الأداء أو التسبب في نتائج غير صحيحة. أفضل ما يجب فعله هو التأكد من أن وقت تشغيل OpenMP واحد فقط مرتبط بالعملية ، على سبيل المثال عن طريق تجنب الربط الثابت لوقت تشغيل OpenMP في أي مكتبة. كحل بديل غير آمن وغير مدعوم وغير موثق ، يمكنك تعيين متغير البيئة KMP_DUPLICATE_LIB_OK = TRUE للسماح للبرنامج بمواصلة التنفيذ ، ولكن قد يتسبب ذلك في حدوث أعطال أو ينتج عنه نتائج غير صحيحة بصمت. لمزيد من المعلومات ، يرجى مراجعة http://www.intel.com/software/products/support/.

حاولت هذا وتوقف الخطأ!

استيراد نظام التشغيل

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

هل يصلح المشكلة. شكرا

واجهت هذه المشكلة عند تثبيت جديد للأناكوندا على جهاز Mac book pro جديد تمامًا في Anaconda في محاولة لاستخدام التدفق الموتر و keras. إستعملت. 'conda update - all' وقد تم حل المشكلة.

brew uninstall libiomp clang-omp

Error: No such keg: /usr/local/Cellar/libiomp

لدي نفس الخطأ كيف تم حلها ، و conda insatll nomkl لا يعمل أيضًا
انها تعطي الخطأ
UnavailableInvalidChannel: لا يمكن الوصول إلى القناة أو أنها غير صالحة.
اسم القناة: الشعلة
رابط القناة: https://conda.anaconda.org/torch
رمز الخطأ: 404

سوف تحتاج إلى ضبط تكوين conda الخاص بك للمتابعة.
استخدم conda config --show channels لعرض حالة التهيئة الحالية ،
واستخدم conda config --show-sources لعرض مواقع ملفات التكوين.

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

واجهت نفس المشكلة وأستخدم keras و numpy و tensorflow 1.14.
conda install nomkl يحل مشكلتي! شكرا لك gpetty

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. أنا حللت مع
"conda install nomkl".

هذا عمل معي ايضا لقد تلقيت خطأ أثناء تشغيل حزمة LightGBM ، لقد كان هناك خطأ بعد عدد معين من الصفوف أو عدد معين من الميزات.

أظن أن له علاقة باستخدام الذاكرة أو عملية موازية. سيكون من الرائع أن يشرح شخص ما ما يفعله "libomp" بالضبط ولماذا يحلها "nomkl". شكرا لك gpetty.

الغريب أن conda install nomkl لم يعمل معي (ليس لديك libiomp clang-omp مثبتًا على Brew أيضًا) ، فقط

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

يمكن أن تعمل

مرحبا
نفس الشيء بالنسبة لي ولكن
conda install -c anaconda nomkl
عملت من أجلي
آمل أن يساعد

مرحبا جميعا،

على الرغم من أن استخدام os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' أمر مستهجن تمامًا ، لكن في النهاية ، كان علي استخدامه لأن conda install -c anaconda nomkl لم ينجح معي. أي أفكار أخرى؟

استخدم بيئة os.environ ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = يعمل "صحيح" ولكن لم يكن موصى به. استخدام Conda install nomkl يبدو أنه يعمل بلا نهاية ، يجب أن يقتله. استخدام تحديث Conda - يعمل Conda الأساسي ويقوم بتحديث lib

حاولت هذا وتوقف الخطأ!

استيراد نظام التشغيل

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

شكرا جزيلا لك! إنه يعمل بالنسبة لي!

استيراد نظام التشغيل

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

إنه يعمل معي ، شكرًا لك.

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

شكرًا يا أخي！ لقد نجحت معي!

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

شكرًا يا أخي！ لقد نجحت معي!

لقد اختبرت فقط واجهة برمجة تطبيقات tensorflow object_detection وقمت بتشغيل ملف object_detection_tutorial.ipynb

أنا في 2010 MBP ، أقوم بتشغيل ملف python (3.7) على أناكوندا ؛ لذلك أعتقد أنه كان شيئًا ما يتعلق بنظامي "القديم" - ليس لدي أدنى فكرة عن المناطق التي أسير فيها هنا - حاولت إلغاء تثبيت xgboost ، وأدركت أنه غير مثبت ، وحاولت تثبيته ، لقد تعطل للتو ؛ جربت conda install nomkl ، ومن ثم لن يعمل برنامج python النصي نفسه ( illegal instruction: 4 ) ؛ نومكل غير مثبت ؛ عملت أخيرًا عندما كنت أستخدم

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

ما زلت لا أعرف كيف ولماذا نجحت ، لكن مهلا ، إنها تعمل الآن

شكرا على هذا؛ conda update --all هو ما نجح معي. تشغيل Mac OS Mojave مع Python 3.7 Anaconda (ليس التثبيت الجديد ... يعود إلى العام الماضي).

إعادة الفتح ، إذا كان لدى أي شخص أي فكرة عن المشكلة ، يرجى مشاركتها.

يمكننا إغلاق هذه القضية الآن.

انفجرت من الضحك

حاولت هذا وتوقف الخطأ!

استيراد نظام التشغيل

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

يعمل بالنسبة لي thx

بالنسبة لي ، نجحت هذه المجموعة:

brew uninstall libiomp clamp-omp
conda uninstall intel-openmp -n base
conda install -c intel openmp -n myenv
conda install nomkl -n myenv

نشأ التعارض الأساسي من brew libiomp ولكن بعد ذلك يتعارض مع conda base env و python 3.7 env أكثر من openmp أرسلني

حاولت هذا وتوقف الخطأ!

استيراد نظام التشغيل

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

إنه يعمل لدي أيضا

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

شكرا! إنه يعمل بالنسبة لي اعتبارًا من اليوم! يمكن لأي شخص أن يشرح لماذا يعمل هذا؟

نوفر الآن عجلة ثنائية لنظام التشغيل Mac OSX ، والتي ترتبط بـ /usr/local/lib/libomp.dylib . قم بتثبيت XGBoost عن طريق التشغيل

python -m pip install xgboost

شكرا لك هذا حل قضيتي. لم يكن جهاز Mac الخاص بي يحتوي على libiomp و clamp-omp ، ولم أقم بتثبيت nomkl.
لذلك أفعل هاتين الخطوتين فقط.

conda uninstall intel-openmp
conda install -c intel openmp

بالنسبة لي ، نجحت هذه المجموعة:

brew uninstall libiomp clamp-omp
conda uninstall intel-openmp -n base
conda install -c intel openmp -n myenv
conda install nomkl -n myenv

نشأ التعارض الأساسي من brew libiomp ولكن فيما بعد يتعارض مع conda base env و python 3.7 env أكثر من openmp أرسلني

(macOS Catalina 10.15.5)

أثناء استعراض الحزمة المثبتة في حسابي ، لاحظت وجود تحديث لـ mkl.

لذلك تمكنت من حل حالتي عن طريق تحديث mkl.

conda install -c intel mkl

يمكنك تشغيل هذا التعليق conda install nomkl

كان لدي نفس الخطأ على جهاز Mac الخاص بي باستخدام برنامج python باستخدام numpy و keras و matplotlib. لقد قمت بحلها باستخدام "conda install nomkl".

ما هو السحر وراء هذا؟

كان لدي نفس الخطأ على windows10 الخاص بي.

os.environ ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'صحيح' ، لقد جربت هذا الأمر وتم حل المشكلة بفضل Toooodd

لقد وجدت حلاً بديلاً لهذه المشكلة هنا ، وهو التحميل المسبق لوقت تشغيل OpenMP باستخدام المتغير LD_PRELOAD :

LD_PRELOAD=<path_to_libiomp5.so> <path_to your_executable>

هذا يلغي التحميلات المتعددة من libiomp ، ويجعل جميع المكونات تستخدم هذا الإصدار المحدد من OpenMP.

استيراد نظام التشغيل
os.environ ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'صحيح'

تليها

كوندا تثبيت nomkl

عملت من أجلي. شكرا!