Numpy: 导入错误：libopenblasp-r0-39a31c03.2.18.so：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录

你能把这个贴到清单上吗？ 那是提问的正确地方。 你也可以问问 anaconda 的人。

@charris你说的列表是什么意思？

我怀疑这是 Stefan vdW 在这里提到的问题： https :

也许尝试用 conda 重新安装 numpy？

谢谢，@ charris @matthew-brett 我通过用 anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages 中的 numpy 文件夹替换 numpy 文件夹 anaconda2/lib/python2.7/site-packages 解决了这个问题

我怀疑这里有一些问题需要我们解决......问题是他们安装了我们分发的官方轮子，不知何故它坏了 - AFAIK 应该不可能得到那个错误消息，所以一些神秘的事情正在发生.

当然，从长远来看，由于 conda 的限制，将 numpy wheel 安装到 anaconda 环境中通常会破坏该环境（如果 anaconda 环境中的pip install tensorflow感到困惑，我想这是某种 anaconda 错误） numpy 没有安装？），但是在安装了轮子之后，然后导入 numpy _ought_ 工作而不会丢失文件，如果有多个人点击它，那么我们最终可能不得不弄清楚......

我在 conda 环境中遇到了同样的问题，只有当我安装了具有 gpu 支持的 tensorflow 时它们才会启动。

奇怪的是，如果您首先使用 pip 安装 numpy，然后如果您安装需要它的东西（如 matplotlib）并且一切正常，则 conda 会再次安装它。

当我升级到 gpu tensorflow 时，我遇到了同样的问题，有人解决了这个问题吗？

我怀疑这里有一些问题需要我们解决……问题是他们安装了官方轮子

@njsmith你是如何推断这是轮子安装的？ conda-forge numpy 似乎更有可能，它也是针对 OpenBLAS 构建的。

所有，你能准确检查你安装了哪个 numpy 版本，以及它是由 conda 还是 pip 安装的？

@rgommers ：因为libopenblasp-r0-39a31c03.2.18.so是由 auditwheel 生成的错误名称，我不认为 conda-forge 使用 auditwheel。 AFAIK 获取该错误消息的唯一方法是尝试导入官方的 numpy 轮构建。

@rgommers ：因为 libopenblasp-r0-39a31c03.2.18.so 是由 auditwheel 生成的错误名称，我不认为 conda-forge 使用 auditwheel

啊，有道理。 实际上，在 conda-forge 构建中没有使用审计轮。

永远不要将 numpy 轮子与 conda 混合使用。 Conda 对 numpy 进行特殊处理，并针对将要安装的 numpy 版本构建所有软件包。 对于 pip 轮，情况并非如此，因此可能会严重损坏。

啊，这一定是问题所在： https :

这看起来确实很可疑，但我仍然不明白它是如何导致 numpy 的numpy/core/multiarray.so与numpy/.libs/libopenblasp-r0-39a31c03.2.18.so断开连接的。 我刚刚下载了 tensorflow 1.1.0 py36 wheel，它似乎没有任何由 auditwheel 生成的导入......

我怀疑conda首先在anaconda2/lib/python2.7/site-packages/numpy安装 numpy，然后pip覆盖相同的位置，将.libs/libopenblasp-r0...放在那里，然后conda puts正确的 numpy 版本回来了。 或者它的一些变体 - 他们正在安装到相同的位置。

@JohnnyRisk @acbellini你能告诉我们你在问题发生前使用的确切安装命令吗？

关于这个问题的任何消息以及如何解决它？
按照此处的官方安装指南，“使用 Anaconda 安装”部分的建议，安装了带有 gpu 的 tensorflow1 后，我遇到了同样的问题。
我创建了一个新的 conda 环境，打开它，然后做了：
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
我将 TF_BINARY_URL 设置为https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl 。
从那以后，我无法在 conda 环境之外导入 numpy。 （虽然我可以在环境内部导入 numpy。我猜在环境内部，我正在导入 numpy 的 pip 版本，而在外部，conda 版本不知何故被 pip 版本的安装破坏了，安装了 tensorflow ）。

我遇到了同样的问题——在新的 conda 环境中安装了 tensorflow，然后在我的旧环境中 numpy 停止工作。 为我修复旧环境的是删除该环境中的 numpy ( conda uninstall numpy )，用 pip ( pip install numpy ) 重新安装它，然后用 conda ( conda install numpy ) 安装在上面）。 我不完全清楚为什么这样做有效，但确实如此。 简单地用 conda 卸载然后用 conda 重新安装是行不通的。

谢谢@devonbrackbill ，它奏效了！
为了记录：我实际上进行了卸载/重新安装的第二次迭代，因为我怀疑 python 使用了 pip numpy 包。 所以，在按照你说的做之后，这就是我所做的，以及我得到的有点奇怪的输出：
pip uninstall numpy ，以某种方式卸载：
.../anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy
.../anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy-1.13.1-py3.6.egg-info
（numpy 包对吗？）并破坏了 numpy。 然后
conda uninstall numpy仍然被删除
numpy: 1.13.1-py36_0
'pip uninstall numpy' ，删除了：
.../anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy-1.13.1.dist-info/DESCRIPTION.rst
.../anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy-1.13.1.dist-info/INSTALLER
.../anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy-1.13.1.dist-info/METADATA
.../anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy-1.13.1.dist-info/RECORD
.../anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy-1.13.1.dist-info/WHEEL
.../anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy-1.13.1.dist-info/metadata.json
.../anaconda3/lib/python3.6/site-packages/numpy-1.13.1.dist-info/top_level.txt
conda install numpy
现在它起作用了！

对我来说， @cjsg的解决方案没有用，但以下方法之一有效（在 Ubuntu 16.04 上）：
conda install -c conda-forge numpy或
conda install -c anaconda numpy

https://anaconda.org/conda-forge/numpy
https://anaconda.org/anaconda/numpy