Pytorch: Instruksi ilegal 4 in 1.3, OSX & GPU
Bug
Setelah import torch , saya mendapatkan instruksi Ilegal 4.
Masalah ini tampaknya muncul beberapa saat setelah 1.2 dirilis, tetapi sulit untuk diselesaikan karena masalah diselesaikan di #27583. Untuk alasan yang sama, saya belum dapat melacaknya ke PR tertentu.
Kompilasi dengan XCode 9.4.1, CUDA 10, Cudnn 7.6.4, Python 3.6.
Untuk Mereproduksi
Langkah-langkah untuk mereproduksi perilaku:
- Terapkan tambalan per #27583
- Kompilasi per instruksi
import torch
Bagian yang relevan dari keluaran valrgind:
==39767==
vex amd64->IR: unhandled instruction bytes: 0xC5 0xF8 0x57 0xC0 0xC5 0xF8 0x29 0x45 0xE0 0x48
vex amd64->IR: REX=0 REX.W=0 REX.R=0 REX.X=0 REX.B=0
vex amd64->IR: VEX=0 VEX.L=0 VEX.nVVVV=0x0 ESC=NONE
vex amd64->IR: PFX.66=0 PFX.F2=0 PFX.F3=0
==39767== valgrind: Unrecognised instruction at address 0x1157715a9.
==39767== at 0x1157715A9: _GLOBAL__sub_I_AVX2.cpp (in /Volumes/home500/anaconda/envs/pytorch1.3/lib/python3.6/site-packages/torch/lib/libtorch.dylib)
==39767== by 0x1003FDAC5: ImageLoaderMachO::doModInitFunctions(ImageLoader::LinkContext const&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003FDCF5: ImageLoaderMachO::doInitialization(ImageLoader::LinkContext const&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F9217: ImageLoader::recursiveInitialization(ImageLoader::LinkContext const&, unsigned int, char const*, ImageLoader::InitializerTimingList&, ImageLoader::UninitedUpwards&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F91AA: ImageLoader::recursiveInitialization(ImageLoader::LinkContext const&, unsigned int, char const*, ImageLoader::InitializerTimingList&, ImageLoader::UninitedUpwards&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F91AA: ImageLoader::recursiveInitialization(ImageLoader::LinkContext const&, unsigned int, char const*, ImageLoader::InitializerTimingList&, ImageLoader::UninitedUpwards&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F834D: ImageLoader::processInitializers(ImageLoader::LinkContext const&, unsigned int, ImageLoader::InitializerTimingList&, ImageLoader::UninitedUpwards&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F83E1: ImageLoader::runInitializers(ImageLoader::LinkContext const&, ImageLoader::InitializerTimingList&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003EC3E4: dyld::runInitializers(ImageLoader*) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F50A7: dlopen (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x100604D85: dlopen (in /usr/lib/system/libdyld.dylib)
==39767== by 0x1001CBBF2: _PyImport_FindSharedFuncptr (in /Volumes/home500/anaconda/envs/pytorch1.3/bin/python)
==39767== Your program just tried to execute an instruction that Valgrind
==39767== did not recognise. There are two possible reasons for this.
==39767== 1. Your program has a bug and erroneously jumped to a non-code
==39767== location. If you are running Memcheck and you just saw a
==39767== warning about a bad jump, it's probably your program's fault.
==39767== 2. The instruction is legitimate but Valgrind doesn't handle it,
==39767== i.e. it's Valgrind's fault. If you think this is the case or
==39767== you are not sure, please let us know and we'll try to fix it.
==39767== Either way, Valgrind will now raise a SIGILL signal which will
==39767== probably kill your program.
==39767==
==39767== Process terminating with default action of signal 4 (SIGILL)
==39767== Illegal opcode at address 0x1157715A9
==39767== at 0x1157715A9: _GLOBAL__sub_I_AVX2.cpp (in /Volumes/home500/anaconda/envs/pytorch1.3/lib/python3.6/site-packages/torch/lib/libtorch.dylib)
==39767== by 0x1003FDAC5: ImageLoaderMachO::doModInitFunctions(ImageLoader::LinkContext const&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003FDCF5: ImageLoaderMachO::doInitialization(ImageLoader::LinkContext const&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F9217: ImageLoader::recursiveInitialization(ImageLoader::LinkContext const&, unsigned int, char const*, ImageLoader::InitializerTimingList&, ImageLoader::UninitedUpwards&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F91AA: ImageLoader::recursiveInitialization(ImageLoader::LinkContext const&, unsigned int, char const*, ImageLoader::InitializerTimingList&, ImageLoader::UninitedUpwards&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F91AA: ImageLoader::recursiveInitialization(ImageLoader::LinkContext const&, unsigned int, char const*, ImageLoader::InitializerTimingList&, ImageLoader::UninitedUpwards&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F834D: ImageLoader::processInitializers(ImageLoader::LinkContext const&, unsigned int, ImageLoader::InitializerTimingList&, ImageLoader::UninitedUpwards&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F83E1: ImageLoader::runInitializers(ImageLoader::LinkContext const&, ImageLoader::InitializerTimingList&) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003EC3E4: dyld::runInitializers(ImageLoader*) (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x1003F50A7: dlopen (in /usr/lib/dyld)
==39767== by 0x100604D85: dlopen (in /usr/lib/system/libdyld.dylib)
==39767== by 0x1001CBBF2: _PyImport_FindSharedFuncptr (in /Volumes/home500/anaconda/envs/pytorch1.3/bin/python)
==39767==
==39767== HEAP SUMMARY:
==39767== in use at exit: 25,400,951 bytes in 95,859 blocks
==39767== total heap usage: 139,863 allocs, 44,004 frees, 78,454,531 bytes allocated
==39767==
==39767== LEAK SUMMARY:
==39767== definitely lost: 32 bytes in 1 blocks
==39767== indirectly lost: 33 bytes in 2 blocks
==39767== possibly lost: 221,553 bytes in 318 blocks
==39767== still reachable: 25,124,123 bytes in 95,380 blocks
==39767== suppressed: 55,210 bytes in 158 blocks
==39767== Rerun with --leak-check=full to see details of leaked memory
==39767==
==39767== Use --track-origins=yes to see where uninitialised values come from
==39767== For lists of detected and suppressed errors, rerun with: -s
==39767== ERROR SUMMARY: 14653 errors from 274 contexts (suppressed: 4 from 4)
Illegal instruction: 4
Perilaku yang diharapkan
Tidak dihentikan karena instruksi ilegal.
Lingkungan
Versi PyTorch: T/A
Apakah debug build: N/A
CUDA digunakan untuk membangun PyTorch: N/A
OS: Mac OSX 10.13.6
Versi GCC: Tidak dapat mengumpulkan
Versi CMake: versi 3.15.4
Versi Python: 3.6
Apakah CUDA tersedia: Tidak
Versi runtime CUDA: 10.0.130
Model dan konfigurasi GPU: Tidak dapat mengumpulkan
Versi driver Nvidia: 1.1.0
versi cuDNN: Mungkin salah satu dari berikut ini:
/usr/local/cuda/lib/libcudnn.7.dylib
/usr/local/cuda/lib/libcudnn_static.a
Versi perpustakaan yang relevan:
[pip] 19.2.3
[conda] mkl 2019.4 233
[conda] mkl-service 2.3.0 py36hfbe908c_0
[conda] mkl_fft 1.0.14 py36h5e564d8_0
[conda] mkl_random 1.1.0 py36ha771720_0
konteks tambahan
cc @ezyang @gchanan @zou3519 @VitalyFedyunin
elbamos
Semua 61 komentar
Sepertinya buruk. Kita harus repro dan memperbaiki ini.
zou3519
pada 10 Okt 2019
sayangnya perbaikan untuk ini tidak masuk ke v1.3.0.
Kita harus menunggu v1.3.1 atau nightlies
soumith
pada 10 Okt 2019
Adakah cara saya dapat membantu mereproduksi atau mendiagnosis ini?
elbamos
pada 10 Okt 2019
Hanya ingin memeriksa ulang: kesalahan juga terjadi jika Anda tidak valgrind, benar? (Kami memiliki beberapa masalah dengan valgrind di masa lalu di mana valgrind tidak memahami instruksi tetapi itu baik-baik saja.)
@elbamos apakah mungkin melakukan dua bagian sambil memilih komit lainnya?
ezyang
pada 11 Okt 2019
Ya. Saya mengkompilasi dengan info debug dan menjalankan valgrind untuk memberikan masalah dengan sesuatu untuk dilanjutkan.
Pada 11 Oktober 2019, pukul 10:16, Edward Z. Yang [email protected] menulis:
Hanya ingin memeriksa ulang: kesalahan juga terjadi jika Anda tidak valgrind, benar? (Kami memiliki beberapa masalah dengan valgrind di masa lalu di mana valgrind tidak memahami instruksi tetapi itu baik-baik saja.)@elbamos apakah mungkin melakukan dua bagian sambil memilih komit lainnya?
—
Anda menerima ini karena Anda disebutkan.
Balas email ini secara langsung, lihat di GitHub, atau berhenti berlangganan.
elbamos
pada 11 Okt 2019
Menghapus diprioritaskan karena ini tidak diprioritaskan.
gchanan
pada 14 Okt 2019
@ezyang saya mencoba membagi dua ini. Itu berasal dari kode tensor bernama; itulah mengapa itu tidak muncul sampai tensor bernama diaktifkan secara permanen. Mencoba untuk melangkah lebih jauh ke belakang dan mengkompilasi dengan tensor bernama diaktifkan, hadir di 44bd63c pada akhir Agustus.
Kembali lebih jauh dari itu, dan kita sampai pada suatu tempat dalam kode di mana terdapat lapisan kesalahan lain yang mencegah kompilasi atau pemuatan.
Apa lagi yang bisa saya lakukan untuk membantu Anda melacak ini?
elbamos
pada 14 Okt 2019
Saya merasa sulit untuk percaya bahwa tensor bernama akan menyebabkan ini. Bagaimanapun, pada titik ini, saya pikir salah satu dari kita harus mengulanginya.
ezyang
pada 15 Okt 2019
Apa yang bisa saya lakukan untuk meyakinkan Anda?
Pada 15 Oktober 2019, pukul 06.43, Edward Z. Yang [email protected] menulis:
Saya merasa sulit untuk percaya bahwa tensor bernama akan menyebabkan ini. Bagaimanapun, pada titik ini, saya pikir salah satu dari kita harus mengulanginya.—
Anda menerima ini karena Anda disebutkan.
Balas email ini secara langsung, lihat di GitHub, atau berhenti berlangganan.
elbamos
pada 15 Okt 2019
Saya tidak dapat mereproduksi ini secara lokal dengan biner bawaan (apakah itu macet untuk Anda, @elbamos?). Saya tidak dapat mereproduksi ini saat membangun dari sumber, tetapi saya tidak memiliki konfigurasi yang sama (saya menggunakan Apple LLVM versi 10.0.1, Python 3.6.7, dan tanpa CUDA)
zou3519
pada 15 Okt 2019
Tidak, itu tidak crash kecuali telah dikompilasi dengan dukungan GPU.
Itu tidak mengejutkan - dari keluaran valgrind, kesalahan terjadi ketika pustaka cuda sedang dimuat. Jika saya menyertakan lebih banyak jejak valgrind, Anda dapat melihat perpustakaan mana yang berhasil dimuat. Apakah itu akan membantu Anda?
Pada 15 Oktober 2019, pukul 09:10, Richard Zou [email protected] menulis:
Saya tidak dapat mereproduksi ini secara lokal dengan biner bawaan (apakah itu macet untuk Anda, @elbamos?). Saya tidak dapat mereproduksi ini saat membangun dari sumber, tetapi saya tidak memiliki konfigurasi yang sama (saya menggunakan Apple LLVM versi 10.0.1, Python 3.6.7, dan tanpa CUDA)—
Anda menerima ini karena Anda disebutkan.
Balas email ini secara langsung, lihat di GitHub, atau berhenti berlangganan.
elbamos
pada 15 Okt 2019
Inilah keluaran valgrind lengkap ...
error.txt
elbamos
pada 16 Okt 2019
Saya berharap kami memiliki mesin OS X dengan mesin GPU secara lokal, ini akan membuatnya jauh lebih mudah XD. (Saya kira tidak ada kemungkinan hal ini terjadi di Linux, kan...)
ezyang
pada 16 Okt 2019
Itu tidak mengejutkan - dari keluaran valgrind, kesalahan terjadi ketika pustaka cuda sedang dimuat.
Saya meninjau output valgrind, dan sementara saya setuju bahwa ada kesalahan terkait CUDA dalam output, instruksi ilegal yang sebenarnya, IMO, tidak terkait. Pelacakan mundur untuk instruksi ilegal jelas terkait dengan dukungan vektorisasi kami.
Karena kami mengalami masalah dalam mereproduksi, yang ingin saya lihat adalah jika, saat Anda membuat build dengan CUDA dinonaktifkan, kesalahan yang sama terjadi. Saya pikir itu akan! Jika tidak, itu akan menjadi informasi yang sangat menarik.
ezyang
pada 16 Okt 2019
Anda benar - saya mendapatkan kesalahan yang sama tanpa cuda. (Keluaran Valgrind terlampir.) Saya juga mencoba distribusi di conda, dan mendapatkan kesalahan yang sama dari itu.
errornocuda.txt
Jadi, itu harus bertentangan dengan sesuatu yang diinstal di suatu tempat di sistem saya. Jika Anda memiliki saran untuk melacaknya, saya akan sangat menghargainya.
Mengenai mesin OSX dengan GPU, itu cukup murah akhir-akhir ini, karena kebanyakan berusia 7+ tahun. Sebenarnya, saya memiliki Mac Pro lama yang akan saya sumbangkan untuk penyebabnya, tetapi Anda harus memasukkan GPU ke dalamnya.
elbamos
pada 17 Okt 2019
Aku melihat sedikit lebih jauh. Saya perhatikan baris ini dari valgrind: ==96361== by 0x1153E93C8: _GLOBAL__sub_I_AVX2.cpp (AVX2.cpp:0) CPU ini tidak mendukung instruksi AVX2. Jadi sepertinya ada sesuatu dalam build yang memaksa penggunaan AVX2 tanpa memeriksa dukungan CPU?
elbamos
pada 17 Okt 2019
CPU ini tidak mendukung instruksi AVX2. Jadi sepertinya ada sesuatu dalam build yang memaksa penggunaan AVX2 tanpa memeriksa dukungan CPU?
Bingo.
Kami melakukan deteksi kemampuan cpu menggunakan perpustakaan cpuinfo. https://github.com/pytorch/cpuinfo Anda mungkin dapat mengetahui apa bug dalam deteksi di sini. Jika Anda membutuhkan solusi yang murah dan ceria, Anda dapat mengedit aten/src/ATen/native/DispatchStub.h untuk tidak pernah mempertimbangkan AVX2
ezyang
pada 17 Okt 2019
CPU yang Anda gunakan?
gchanan
pada 17 Okt 2019
@gchanan Ini adalah Xeon, model W3680.
@ezyang Masuk akal. Tapi apa persimpangan dengan kode bernamatensor? Karena bagian dari basis kode itu pasti di mana ini muncul. Ketika saya membuat komit dari saat bernamatensor adalah opsional, hasilnya akan berjalan jika saya membangun tanpa namatensor, itu akan menghasilkan kesalahan jika saya mengaktifkan bernamatensor.
elbamos
pada 17 Okt 2019
@elbamos ini tidak terkait dengan dukungan tensor bernama, mungkin hanya koneksi insidental.
yang paling membantu kami adalah memeriksa apa yang diberitahukan oleh pustaka cpuinfo saat Anda memanggil cpuinfo_has_x86_avx karena prosesor Anda jelas tidak mendukung instruksi AVX per spesifikasi Intel.
Anda juga dapat mencoba menginstal obor 1.3 dari pip dan menjalankan kode sederhana:
import torch
torch.randn(10) + torch.randn(10)
Dan beri tahu kami apakah itu berhasil atau tidak.
Juga jika kebetulan Anda menggunakan segala jenis virtualisasi, apa yang mungkin menjadi alasan masalah yang Anda lihat, karena mereka cenderung melaporkan dukungan AVX secara keliru.
VitalyFedyunin
pada 17 Okt 2019
@VitalyFedyunin cpuinfo (isa-info yang dapat dieksekusi) melaporkan AVX: no dan AVX2: no. Jadi, itu benar. isainfo.txt
pytorch 1.3 diinstal dari pip, seperti 1.3 diinstal dari conda, crash pada kesalahan instruksi ilegal setelah memanggil import torch .
Saya tidak menjalankan virtualisasi apa pun (saya pikir tidak ada virtualisasi OS X yang mendukung CUDA).
Bisakah Anda mengarahkan saya ke komit yang pertama kali membawa dukungan nametensor ke master? Atau periode waktu sehingga saya bisa berburu untuk itu? (Saya menghabiskan beberapa waktu mencari, tetapi tidak dapat menemukannya.)
elbamos
pada 17 Okt 2019
cc @zou3519 untuk pertanyaan ini
ezyang
pada 18 Okt 2019
https://github.com/pytorch/pytorch/pull/26264 menyalakan tensor bernama untuk master.
https://github.com/pytorch/pytorch/pull/20162 adalah saat saya mulai mengerjakannya.
Saya adalah kontributor utama kode untuk tensor bernama, jadi Anda dapat melihat semua komit dalam riwayat permintaan tarik saya: https://github.com/pulls?q=is%3Apr+archived%3Afalse+is%3Aclosed +penulis%3Azou3519
zou3519
pada 18 Okt 2019
Masalah tidak muncul dengan #20162, tetapi saya tidak yakin bagaimana menguji apakah kode Nametensor bahkan disertakan dalam revisi itu. Laporan pembangunan yang bernama tensor akan diaktifkan, tetapi ketika saya menjalankan, is_named dll tampaknya tidak menjadi anggota kelas tensor.
Masalahnya pasti muncul dengan #26264, yang saya uji di atas.
Saya mencoba mengerjakan komit dalam riwayat tarik zou3519, tetapi sekali lagi menemukan masalah bahwa ketika kita kembali ke Juni, Juli, Agustus, ada lapisan masalah build tambahan yang merupakan hambatan lain.
Apa yang dapat saya lakukan untuk membantu melacak ini?
elbamos
pada 19 Okt 2019
Mengapa Anda tidak memposting masalah build Anda di sini dan kami dapat mencoba membantu menyelesaikannya.
ezyang
pada 21 Okt 2019
@ezyang Itu akan menjadi proses yang agak panjang. Bisakah Anda setidaknya mengarahkan saya ke komit yang merupakan tempat awal yang berguna di sini? Saya tidak ingin terus menghabiskan waktu, dan mengikat mesin saya selama berjam-jam, hanya untuk menguji komit seperti #20162 yang tampaknya tidak menyertakan kode yang berpotensi relevan, di mana kami kemudian tidak belajar apa pun dari pengujian setelah kompilasi . Saya senang melakukannya dengan beberapa panduan sehingga waktu digunakan secara efisien.
elbamos
pada 24 Okt 2019
Masalah tidak muncul dengan #20162, tetapi saya tidak yakin bagaimana menguji apakah kode Nametensor bahkan disertakan dalam revisi itu. Laporan build yang bernama tensor akan diaktifkan, tetapi ketika saya menjalankan,
is_nameddll tampaknya tidak menjadi anggota kelas tensor
20162 menambahkan flag build USE_NAMEDTENSOR, tetapi sebenarnya tidak menambahkan kode tensor bernama. Kode tensor bernama ditambahkan secara bertahap.
zou3519
pada 25 Okt 2019
@zou3519 Ya, itu poin saya. Itu adalah komitmen yang Anda sarankan untuk saya mulai.
Itu sebabnya saya berkata, jika saya akan membagi dua ini melalui periode ketika kode memiliki banyak masalah pembuatan, dan mengatasi masalah itu dengan kalian, yang akan menghabiskan banyak waktu saya, maka tolong setidaknya arahkan saya ke beberapa komit yang melibatkan beberapa kode yang relevan.
elbamos
pada 25 Okt 2019
@elbamos permintaan maaf saya, saya tidak membaca seluruh utas sebelum membalas komentar Anda di atas yang menanyakan komit mana yang membawa kode tensor bernama dan sebagai gantinya memberi Anda titik awal dan akhir.
Saya tidak berpikir ada kode tensor bernama yang berinteraksi dengan AVX sama sekali sehingga sulit bagi saya untuk memberi Anda petunjuk kode.
Namun, berikut adalah beberapa hal yang mungkin menarik:
- https://github.com/pytorch/pytorch/pull/25569 : Saya pikir PR ini ada di tengah pekerjaan saya dengan tensor bernama. Akan menarik untuk melihat apakah masalahnya ada di sini atau tidak, jadi saya tahu untuk membaca komit sebelum atau sesudah titik tengah secara lebih rinci.
- https://github.com/pytorch/pytorch/pull/23193 : Tambahkan dukungan propagasi nama di TensorIterator. TensorIterator berurusan dengan AVX tetapi saya tidak tahu seperti apa interaksi itu. Dukungan ini hanya diterapkan untuk beberapa fungsi TensorIterator.
Saat Anda membuat kode sebelum #26264, Anda harus membangun dengan BUILD_NAMEDTENSOR=1 (tambahkan itu sebelum perintah build python setup.py ), tapi saya rasa itulah yang sudah Anda lakukan.
zou3519
pada 25 Okt 2019
Sebagai alternatif, jika Anda dapat memberi kami akses ke kotak OS X dengan GPU, kami dapat mencoba men-debug-nya.
ezyang
pada 25 Okt 2019
@ezyang Saya memiliki mac pro pra-AVX lama yang akan saya sumbangkan untuk tujuan ini. Itu tidak memiliki GPU di dalamnya - Anda tidak memerlukannya untuk men-debug ini, tetapi Anda dapat memasukkan yang lama ke dalamnya untuk membantu men-debug masalah pembuatan GPU OS X di masa mendatang (banyak muncul).
@zou3519 Terima kasih, saya akan mencobanya hari ini!
elbamos
pada 25 Okt 2019
Masalahnya muncul di #23193 (komit 505fa83, 29 Juli). Saya juga menguji komit sebelumnya, d3fcb4c, dan masalahnya juga ada di sana.
Bisakah Anda mengarahkan saya ke PR atau komit paling awal yang berisi kode tensor bernama yang dapat diuji? (Artinya jika obor dimuat, ada beberapa urutan panggilan yang dapat saya jalankan untuk mengonfirmasi keberadaan kode tensor bernama yang dikompilasi.)
elbamos
pada 26 Okt 2019
Masalah build pertama yang harus diselesaikan:
Dengan f51de8b (26 Juni), saya mendapatkan kesalahan saat menautkan libtorch:
Undefined symbols for architecture x86_64:
"_cblas_gemm_s8u8s32_compute", referenced from:
mkldnn::impl::cpu::_ref_rnn_common_t<(mkldnn_prop_kind_t)64, (mkldnn_data_type_t)6, (mkldnn_data_type_t)5>::packed_gemm(char, char, int, int, int, float, signed char const*, int, unsigned char const*, int, float, int*, int) const in libmkldnn.a(ref_rnn.cpp.o)
"_cblas_gemm_s8u8s32_pack", referenced from:
mkldnn::impl::cpu::rnn_weights_reorder_t<(mkldnn_data_type_t)1, (mkldnn_data_type_t)5>::execute(mkldnn::impl::event_t*) const in libmkldnn.a(cpu_reorder.cpp.o)
"_cblas_gemm_s8u8s32_pack_get_size", referenced from:
mkldnn::impl::cpu::rnn_utils::init_conf(mkldnn::impl::cpu::rnn_utils::rnn_conf_t&, mkldnn_rnn_desc_t const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&) in libmkldnn.a(rnn_utils.cpp.o)
"_cblas_sgemm_pack_get_size", referenced from:
mkldnn::impl::cpu::rnn_utils::init_conf(mkldnn::impl::cpu::rnn_utils::rnn_conf_t&, mkldnn_rnn_desc_t const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&, mkldnn::impl::memory_desc_wrapper const&) in libmkldnn.a(rnn_utils.cpp.o)
ld: symbol(s) not found for architecture x86_64
clang: error: linker command failed with exit code 1 (use -v to see invocation)
Dengan a7ec889 (24 Juni), saya mendapatkan sejumlah kesalahan kompilasi yang berasal dari aten_op.h, untuk fungsi yang hilang:
./caffe2/contrib/aten/aten_op.h:5908:37: error: no member named '_mkldnn_reshape' in namespace 'at'; did you mean 'mkldnn_reshape'?
auto the_result = at::_mkldnn_reshape(self, shape);
Dan argumen fungsi yang tidak cocok:
./caffe2/contrib/aten/aten_op.h:11894:68: error: no viable conversion from 'const std::__1::vector<long long, std::__1::allocator<long long> >' to 'const at::Tensor'
auto the_result = at::conv_transpose3d(self, weight, kernel_size, bias, stride);
Ada banyak dari ini, tetapi saya pikir kutipan itu seharusnya cukup untuk mengidentifikasi apa yang terjadi.
elbamos
pada 27 Okt 2019
Untuk kesalahan mkldnn, buat dengan USE_MKLDNN=0 (ini dengan asumsi bahwa MKLDNN bukan perpustakaan yang menyebabkan masalah, yang sejujurnya, itu cukup tinggi dalam daftar yang mencurigakan.) Untuk aten_op.h kesalahan, Anda perlu melakukan pembersihan sebelum membangun kembali ( aten_op.h tidak mengkompilasi ulang dengan benar).
ezyang
pada 28 Okt 2019
Pencarian biner melacaknya untuk melakukan 8ffcbfb, 9 Juni #21341. (Ini dengan MKLDNN dinonaktifkan, jadi kemungkinan besar tidak berasal dari sana.) Saya tidak melihat apa pun di komit yang mencurigakan, tapi itu yang pertama menghasilkan kesalahan.
elbamos
pada 29 Okt 2019
Ya, saya tidak mengerti bagaimana komit ini bisa menghasilkan kesalahan. Mungkin itu panggilan std::all_of ?
ezyang
pada 29 Okt 2019
Membandingkan biner yang dihasilkan oleh 8ffcbfb dan yang dihasilkan oleh komit sebelumnya f9c4d0d, 8ffcbfb 120k lebih besar. Ini membuat saya berpikir bahwa apa yang terjadi, adalah bahwa komit menyebabkan beberapa set kode yang lebih besar dikompilasi yang tidak dikompilasi sebelumnya.
elbamos
pada 29 Okt 2019
Apa lagi yang bisa saya lakukan untuk membantu?
elbamos
pada 31 Okt 2019
ping :)
elbamos
pada 5 Nov 2019
Saya ingin tahu apakah Anda memeriksa komit itu dan mulai menghapus bagian-bagiannya untuk melihat apa sebenarnya yang menyebabkan kesalahan (kecelakaan pada obor impor) hilang. Satu hal yang harus dicoba adalah menghapus panggilan std::all_of.
zou3519
pada 5 Nov 2019
Saya mencoba menghapus panggilan ke std::all_of dan memodifikasi fungsi untuk selalu mengembalikan false . Kesalahan masih terjadi.
elbamos
pada 6 Nov 2019
Dari output valgrind, kesalahan terjadi pada _GLOBAL__sub_I_AVX2.cpp yang menginisialisasi variabel global untuk TH/vector/AVX2.cpp . Karena file itu tidak mendeklarasikan globalnya sendiri, saya menduga itu disebabkan oleh header yang disertakan karena 8ffcbfb7d45579c4761cd8a8aafcd82218efb4ab.
Satu kandidat bisa menjadi ATen/Dimname.h yang sekarang disertakan melalui rantai penyertaan berikut:
TH/vector/AVX2.cpp -> ATen/Context.h -> ATen/core/Tensor.h -> ATen/NamedTensor.h -> ATen/Dimname.h
Di sana kita melihat satu variabel global sedang diinisialisasi:
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/8ffcbfb7d45579c4761cd8a8aafcd82218efb4ab/aten/src/ATen/Dimname.h#L30
@elbamos bisakah Anda mencoba menjalankan dari https://github.com/peterbell10/pytorch/commit/1a2b2de79c22a091c07147ecd6105192d94980de untuk melihat apakah itu mengubah sesuatu?
peterbell10
pada 6 Nov 2019
@peterbell10 Yup, itu menghapusnya. Torch dimuat dengan benar ketika saya mengganti Dimname.h dan .cpp dengan versi di komit itu.
elbamos
pada 7 Nov 2019
Menerapkan pendekatan @peterbell10 ke v1.3.0, saya bisa mendapatkan instalasi yang baik dan berfungsi.
elbamos
pada 7 Nov 2019
Tangkapan yang sangat bagus! Variabel statis di header pasti salah. @peterbell10 apakah Anda akan melakukan PR perbaikan Anda?
ezyang
pada 7 Nov 2019
Saya dapat mengirimkan PR tetapi saya tidak sepenuhnya yakin ini adalah keseluruhan cerita dan bukan hanya solusi. Variabel statis di header itu aneh tapi menurut saya itu tidak menyebabkan SIGILL . Patch saya berarti Symbol::dimname("*") tidak dipanggil selama import torch sehingga kode yang berpotensi rusak di Symbol tidak dijalankan.
Untuk memastikannya, @elbamos dapat mencoba menjalankan tes dimname untuk melihat apakah itu gagal pada Dimname::wildcard() . Eksekusi harus dalam build/bin/Dimname_test .
peterbell10
pada 7 Nov 2019
@peterbell10 Saya menjalankan build/bin/Dimname_test (berjalan dari v1.3.0+kode tambalan Anda) dan semua tes lulus.
Saya setuju dengan Anda ini tidak bisa menjadi keseluruhan cerita. Secara khusus, saya tidak mengerti mengapa penyertaan simbol itu harus menyebabkan kompilasi menggunakan instruksi AVX. Untuk satu hal, variabel statis itu tidak melakukan apa pun yang seharusnya melibatkan AVX. Untuk yang lain, build harus mendeteksi bahwa cpu tidak mendukung AVX, seperti halnya untuk sisa basis kode. Bagi saya, itulah misterinya, mengapa build tidak mendeteksi dukungan AVX dengan benar untuk bagian basis kode ini.
elbamos
pada 7 Nov 2019
Oke, saya pikir saya melihat apa yang terjadi sekarang. AVX.cpp sengaja dikompilasi dengan AVX diaktifkan untuk menghasilkan kernel AVX. Biasanya kode dari file ini hanya dijalankan setelah deteksi runtime bahwa CPU Anda mendukung AVX. Namun, konstruktor variabel global juga dimasukkan ke dalam TU tersebut dan sedang dioptimalkan dengan mengaktifkan AVX.
peterbell10
pada 7 Nov 2019
Kedengarannya seperti sisa cerita! Tolong beri tahu saya jika Anda ingin saya menguji tambalan lain.
elbamos
pada 7 Nov 2019
@elbamos maukah Anda menguji #29384?
peterbell10
pada 7 Nov 2019
@peterbell10 Berjalan dari cabang Anda, saya mendapatkan kesalahan onnx-protobuf yang dilaporkan di #26945. Menerapkan file di #29384 ke v1.3.0, saya mendapatkan kompilasi yang bersih dan biner yang berfungsi.
elbamos
pada 7 Nov 2019
@ezyang Apakah Anda masih tertarik dengan kotak Mac? Istri saya tetap menginginkannya dari dapur kami, jadi yang harus Anda lakukan hanyalah mengirim uber untuk mengambilnya.
elbamos
pada 11 Nov 2019
haha, saya akan menunda itu ke @soumith XD
ezyang
pada 11 Nov 2019
haha, kita mungkin harus lulus, mengingat berapa banyak kotak yang tidak terpakai di bawah meja umum
soumith
pada 12 Nov 2019
Saya tidak bisa membuatnya bekerja hanya dengan menginstal https://github.com/pytorch/pytorch/issues/29967 . Saya tidak memerlukan dukungan GPU tetapi hanya cara untuk menginstalnya. Saya mencoba dengan setiap versi, bahkan 0.4.1 tetapi saya selalu mendapatkan kesalahan yang sama. Apakah saya harus membangunnya?
absentio
pada 22 Mar 2020
Sayang, saya masih memiliki masalah dengan pytorch-1.4.0:
Python 3.8.1 (default, 8 Jan 2020, 16:15:59)
[Dentang 4.0.1 (tag/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. di darwin
Ketik "bantuan", "hak cipta", "kredit" atau "lisensi" untuk informasi lebih lanjut.
impor obor
Instruksi ilegal: 4
Christux
pada 31 Mar 2020
Sayang, saya masih memiliki masalah dengan pytorch-1.4.0:
Python 3.8.1 (default, 8 Jan 2020, 16:15:59)
[Dentang 4.0.1 (tag/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. di darwin
Ketik "bantuan", "hak cipta", "kredit" atau "lisensi" untuk informasi lebih lanjut.impor obor
Instruksi ilegal: 4
Ini berfungsi dengan baik dengan instalasi conda-forge. Versi pip atau conda sepertinya rusak.
Christux
pada 1 Apr 2020
@Christux tidak ada paket conda-forge untuk pytorch 1.4.0, jadi itu tidak masuk akal. Bisakah Anda memberikan instruksi yang dapat direproduksi tentang cara memicu ini, termasuk perintah pemasangan yang tepat?
rgommers
pada 1 Apr 2020
langkah 1: instal klasik
(lihat komentar berikutnya untuk detailnya)
Christux
pada 1 Apr 2020
Terima kasih @Christux , itu membantu. Balasan email tidak mendukung penurunan harga di GitHub, jadi saya akan menyalin dan memformat ulang balasan Anda di sini:
langkah 1: instal klasik
$ conda config --show channels
channels:
- defaults
$ conda create --name test python=3.6 anaconda
Keluaran:
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
current version: 4.8.2
latest version: 4.8.3
Please update conda by running
$ conda update -n base -c defaults conda
## Package Plan ##
environment location: /opt/anaconda3/envs/test
added / updated specs:
- anaconda
- python=3.6
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
applaunchservices-0.2.1 | py_0 9 KB
asn1crypto-1.3.0 | py36_0 163 KB
attrs-19.3.0 | py_0 39 KB
babel-2.8.0 | py_0 5.3 MB
backports-1.0 | py_2 139 KB
bkcharts-0.2 | py36_0 132 KB
cloudpickle-1.3.0 | py_0 30 KB
colorama-0.4.3 | py_0 20 KB
contextlib2-0.6.0.post1 | py_0 16 KB
dask-2.13.0 | py_0 14 KB
dask-core-2.13.0 | py_0 569 KB
decorator-4.4.2 | py_0 14 KB
defusedxml-0.6.0 | py_0 23 KB
diff-match-patch-20181111 | py_0 39 KB
flask-1.1.1 | py_1 73 KB
heapdict-1.0.1 | py_0 9 KB
idna-2.9 | py_1 49 KB
imageio-2.8.0 | py_0 3.0 MB
imagesize-1.2.0 | py_0 10 KB
intervaltree-3.0.2 | py_0 25 KB
ipywidgets-7.5.1 | py_0 107 KB
jdcal-1.4.1 | py_0 11 KB
jedi-0.15.2 | py36_0 738 KB
jinja2-2.11.1 | py_0 104 KB
joblib-0.14.1 | py_0 201 KB
jupyter_client-6.1.2 | py_0 82 KB
jupyterlab_server-1.1.0 | py_0 27 KB
libcxxabi-4.0.1 | hcfea43d_1 350 KB
more-itertools-8.2.0 | py_0 41 KB
nbconvert-5.6.1 | py36_0 459 KB
nbformat-5.0.4 | py_0 89 KB
notebook-6.0.3 | py36_0 4.0 MB
numpydoc-0.9.2 | py_0 31 KB
openpyxl-3.0.3 | py_0 162 KB
parso-0.5.2 | py_0 69 KB
partd-1.1.0 | py_0 20 KB
path-13.1.0 | py36_0 35 KB
path.py-12.4.0 | 0 7 KB
pathtools-0.1.2 | py_1 10 KB
prometheus_client-0.7.1 | py_0 42 KB
py-1.8.1 | py_0 71 KB
pycparser-2.20 | py_0 92 KB
pygments-2.6.1 | py_0 654 KB
pylint-2.4.4 | py36_0 422 KB
pyparsing-2.4.6 | py_0 64 KB
pytest-astropy-header-0.1.2| py_0 12 KB
pytest-openfiles-0.4.0 | py_0 10 KB
python-dateutil-2.8.1 | py_0 224 KB
python-jsonrpc-server-0.3.4| py_0 13 KB
pytz-2019.3 | py_0 231 KB
qtawesome-0.7.0 | py_0 726 KB
qtpy-1.9.0 | py_0 39 KB
rope-0.16.0 | py_0 126 KB
snowballstemmer-2.0.0 | py_0 58 KB
sphinx-2.4.4 | py_0 1.1 MB
sphinxcontrib-applehelp-1.0.2| py_0 27 KB
sphinxcontrib-devhelp-1.0.2| py_0 22 KB
sphinxcontrib-htmlhelp-1.0.3| py_0 27 KB
sphinxcontrib-jsmath-1.0.1 | py_0 8 KB
sphinxcontrib-qthelp-1.0.3 | py_0 25 KB
sphinxcontrib-serializinghtml-1.1.4| py_0 24 KB
tblib-1.6.0 | py_0 16 KB
testpath-0.4.4 | py_0 88 KB
toolz-0.10.0 | py_0 50 KB
werkzeug-1.0.0 | py_0 240 KB
widgetsnbextension-3.5.1 | py36_0 867 KB
xlsxwriter-1.2.8 | py_0 112 KB
zict-2.0.0 | py_0 13 KB
------------------------------------------------------------
Total: 21.4 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
_anaconda_depends pkgs/main/osx-64::_anaconda_depends-2019.03-py36_0
alabaster pkgs/main/osx-64::alabaster-0.7.12-py36_0
anaconda pkgs/main/osx-64::anaconda-custom-py36_1
anaconda-client pkgs/main/osx-64::anaconda-client-1.7.2-py36_0
anaconda-project pkgs/main/noarch::anaconda-project-0.8.4-py_0
applaunchservices pkgs/main/noarch::applaunchservices-0.2.1-py_0
appnope pkgs/main/osx-64::appnope-0.1.0-py36hf537a9a_0
appscript pkgs/main/osx-64::appscript-1.1.0-py36h1de35cc_0
argh pkgs/main/osx-64::argh-0.26.2-py36_0
asn1crypto pkgs/main/osx-64::asn1crypto-1.3.0-py36_0
astroid pkgs/main/osx-64::astroid-2.3.3-py36_0
astropy pkgs/main/osx-64::astropy-4.0-py36h1de35cc_0
atomicwrites pkgs/main/osx-64::atomicwrites-1.3.0-py36_1
attrs pkgs/main/noarch::attrs-19.3.0-py_0
autopep8 pkgs/main/noarch::autopep8-1.4.4-py_0
babel pkgs/main/noarch::babel-2.8.0-py_0
backcall pkgs/main/osx-64::backcall-0.1.0-py36_0
backports pkgs/main/noarch::backports-1.0-py_2
backports.os pkgs/main/osx-64::backports.os-0.1.1-py36_0
backports.shutil_~
pkgs/main/osx-64::backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0-py36_2
beautifulsoup4 pkgs/main/osx-64::beautifulsoup4-4.8.2-py36_0
bitarray pkgs/main/osx-64::bitarray-1.2.1-py36h1de35cc_0
bkcharts pkgs/main/osx-64::bkcharts-0.2-py36_0
blas pkgs/main/osx-64::blas-1.0-mkl
bleach pkgs/main/osx-64::bleach-3.1.0-py36_0
blosc pkgs/main/osx-64::blosc-1.16.3-hd9629dc_0
bokeh pkgs/main/osx-64::bokeh-2.0.1-py36_0
boto pkgs/main/osx-64::boto-2.49.0-py36_0
bottleneck pkgs/main/osx-64::bottleneck-1.3.2-py36h776bbcc_0
bzip2 pkgs/main/osx-64::bzip2-1.0.8-h1de35cc_0
ca-certificates pkgs/main/osx-64::ca-certificates-2020.1.1-0
certifi pkgs/main/osx-64::certifi-2019.11.28-py36_1
cffi pkgs/main/osx-64::cffi-1.14.0-py36hb5b8e2f_0
chardet pkgs/main/osx-64::chardet-3.0.4-py36_1003
click pkgs/main/noarch::click-7.1.1-py_0
cloudpickle pkgs/main/noarch::cloudpickle-1.3.0-py_0
clyent pkgs/main/osx-64::clyent-1.2.2-py36_1
colorama pkgs/main/noarch::colorama-0.4.3-py_0
contextlib2 pkgs/main/noarch::contextlib2-0.6.0.post1-py_0
cryptography pkgs/main/osx-64::cryptography-2.8-py36ha12b0ac_0
curl pkgs/main/osx-64::curl-7.69.1-ha441bb4_0
cycler pkgs/main/osx-64::cycler-0.10.0-py36hfc81398_0
cython pkgs/main/osx-64::cython-0.29.15-py36h0a44026_0
cytoolz pkgs/main/osx-64::cytoolz-0.10.1-py36h1de35cc_0
dask pkgs/main/noarch::dask-2.13.0-py_0
dask-core pkgs/main/noarch::dask-core-2.13.0-py_0
dbus pkgs/main/osx-64::dbus-1.13.12-h90a0687_0
decorator pkgs/main/noarch::decorator-4.4.2-py_0
defusedxml pkgs/main/noarch::defusedxml-0.6.0-py_0
diff-match-patch pkgs/main/noarch::diff-match-patch-20181111-py_0
distributed pkgs/main/osx-64::distributed-2.13.0-py36_0
docutils pkgs/main/osx-64::docutils-0.16-py36_0
entrypoints pkgs/main/osx-64::entrypoints-0.3-py36_0
et_xmlfile pkgs/main/osx-64::et_xmlfile-1.0.1-py36h1315bdc_0
expat pkgs/main/osx-64::expat-2.2.6-h0a44026_0
fastcache pkgs/main/osx-64::fastcache-1.1.0-py36h1de35cc_0
flake8 pkgs/main/osx-64::flake8-3.7.9-py36_0
flask pkgs/main/noarch::flask-1.1.1-py_1
freetype pkgs/main/osx-64::freetype-2.9.1-hb4e5f40_0
fsspec pkgs/main/noarch::fsspec-0.6.3-py_0
future pkgs/main/osx-64::future-0.18.2-py36_0
get_terminal_size pkgs/main/osx-64::get_terminal_size-1.0.0-h7520d66_0
gettext pkgs/main/osx-64::gettext-0.19.8.1-h15daf44_3
gevent pkgs/main/osx-64::gevent-1.4.0-py36h1de35cc_0
glib pkgs/main/osx-64::glib-2.63.1-hd977a24_0
gmp pkgs/main/osx-64::gmp-6.1.2-hb37e062_1
gmpy2 pkgs/main/osx-64::gmpy2-2.0.8-py36h6ef4df4_2
greenlet pkgs/main/osx-64::greenlet-0.4.15-py36h1de35cc_0
h5py pkgs/main/osx-64::h5py-2.10.0-py36h3134771_0
hdf5 pkgs/main/osx-64::hdf5-1.10.4-hfa1e0ec_0
heapdict pkgs/main/noarch::heapdict-1.0.1-py_0
html5lib pkgs/main/osx-64::html5lib-1.0.1-py36_0
hypothesis pkgs/main/noarch::hypothesis-5.5.4-py_0
icu pkgs/main/osx-64::icu-58.2-h4b95b61_1
idna pkgs/main/noarch::idna-2.9-py_1
imageio pkgs/main/noarch::imageio-2.8.0-py_0
imagesize pkgs/main/noarch::imagesize-1.2.0-py_0
importlib_metadata pkgs/main/osx-64::importlib_metadata-1.5.0-py36_0
intel-openmp pkgs/main/osx-64::intel-openmp-2019.4-233
intervaltree pkgs/main/noarch::intervaltree-3.0.2-py_0
ipykernel pkgs/main/osx-64::ipykernel-5.1.4-py36h39e3cac_0
ipython pkgs/main/osx-64::ipython-7.13.0-py36h5ca1d4c_0
ipython_genutils pkgs/main/osx-64::ipython_genutils-0.2.0-py36_0
ipywidgets pkgs/main/noarch::ipywidgets-7.5.1-py_0
isort pkgs/main/osx-64::isort-4.3.21-py36_0
itsdangerous pkgs/main/osx-64::itsdangerous-1.1.0-py36_0
jbig pkgs/main/osx-64::jbig-2.1-h4d881f8_0
jdcal pkgs/main/noarch::jdcal-1.4.1-py_0
jedi pkgs/main/osx-64::jedi-0.15.2-py36_0
jinja2 pkgs/main/noarch::jinja2-2.11.1-py_0
joblib pkgs/main/noarch::joblib-0.14.1-py_0
jpeg pkgs/main/osx-64::jpeg-9b-he5867d9_2
json5 pkgs/main/noarch::json5-0.9.3-py_0
jsonschema pkgs/main/osx-64::jsonschema-3.2.0-py36_0
jupyter pkgs/main/osx-64::jupyter-1.0.0-py36_7
jupyter_client pkgs/main/noarch::jupyter_client-6.1.2-py_0
jupyter_console pkgs/main/noarch::jupyter_console-6.1.0-py_0
jupyter_core pkgs/main/osx-64::jupyter_core-4.6.3-py36_0
jupyterlab pkgs/main/noarch::jupyterlab-1.2.6-pyhf63ae98_0
jupyterlab_server pkgs/main/noarch::jupyterlab_server-1.1.0-py_0
keyring pkgs/main/osx-64::keyring-21.1.0-py36_0
kiwisolver pkgs/main/osx-64::kiwisolver-1.1.0-py36h0a44026_0
krb5 pkgs/main/osx-64::krb5-1.17.1-hddcf347_0
lazy-object-proxy
pkgs/main/osx-64::lazy-object-proxy-1.4.3-py36h1de35cc_0
libcurl pkgs/main/osx-64::libcurl-7.69.1-h051b688_0
libcxx pkgs/main/osx-64::libcxx-4.0.1-hcfea43d_1
libcxxabi pkgs/main/osx-64::libcxxabi-4.0.1-hcfea43d_1
libedit pkgs/main/osx-64::libedit-3.1.20181209-hb402a30_0
libffi pkgs/main/osx-64::libffi-3.2.1-h475c297_4
libgfortran pkgs/main/osx-64::libgfortran-3.0.1-h93005f0_2
libiconv pkgs/main/osx-64::libiconv-1.15-hdd342a3_7
libpng pkgs/main/osx-64::libpng-1.6.37-ha441bb4_0
libsodium pkgs/main/osx-64::libsodium-1.0.16-h3efe00b_0
libspatialindex pkgs/main/osx-64::libspatialindex-1.9.3-h0a44026_0
libssh2 pkgs/main/osx-64::libssh2-1.9.0-ha12b0ac_1
libtiff pkgs/main/osx-64::libtiff-4.1.0-hcb84e12_0
libxml2 pkgs/main/osx-64::libxml2-2.9.9-hf6e021a_1
libxslt pkgs/main/osx-64::libxslt-1.1.33-h33a18ac_0
llvm-openmp pkgs/main/osx-64::llvm-openmp-4.0.1-hcfea43d_1
llvmlite pkgs/main/osx-64::llvmlite-0.31.0-py36h1341992_0
locket pkgs/main/osx-64::locket-0.2.0-py36hca03003_1
lxml pkgs/main/osx-64::lxml-4.5.0-py36hef8c89e_0
lz4-c pkgs/main/osx-64::lz4-c-1.8.1.2-h1de35cc_0
lzo pkgs/main/osx-64::lzo-2.10-h362108e_2
markupsafe pkgs/main/osx-64::markupsafe-1.1.1-py36h1de35cc_0
matplotlib pkgs/main/osx-64::matplotlib-3.1.3-py36_0
matplotlib-base pkgs/main/osx-64::matplotlib-base-3.1.3-py36h9aa3819_0
mccabe pkgs/main/osx-64::mccabe-0.6.1-py36_1
mistune pkgs/main/osx-64::mistune-0.8.4-py36h1de35cc_0
mkl pkgs/main/osx-64::mkl-2019.4-233
mkl-service pkgs/main/osx-64::mkl-service-2.3.0-py36hfbe908c_0
mkl_fft pkgs/main/osx-64::mkl_fft-1.0.15-py36h5e564d8_0
mkl_random pkgs/main/osx-64::mkl_random-1.1.0-py36ha771720_0
mock pkgs/main/noarch::mock-4.0.1-py_0
more-itertools pkgs/main/noarch::more-itertools-8.2.0-py_0
mpc pkgs/main/osx-64::mpc-1.1.0-h6ef4df4_1
mpfr pkgs/main/osx-64::mpfr-4.0.1-h3018a27_3
mpmath pkgs/main/osx-64::mpmath-1.1.0-py36_0
msgpack-python pkgs/main/osx-64::msgpack-python-1.0.0-py36h04f5b5a_1
multipledispatch pkgs/main/osx-64::multipledispatch-0.6.0-py36_0
nbconvert pkgs/main/osx-64::nbconvert-5.6.1-py36_0
nbformat pkgs/main/noarch::nbformat-5.0.4-py_0
ncurses pkgs/main/osx-64::ncurses-6.2-h0a44026_0
networkx pkgs/main/noarch::networkx-2.4-py_0
nltk pkgs/main/osx-64::nltk-3.4.5-py36_0
nose pkgs/main/osx-64::nose-1.3.7-py36_2
notebook pkgs/main/osx-64::notebook-6.0.3-py36_0
numba pkgs/main/osx-64::numba-0.48.0-py36h6c726b0_0
numexpr pkgs/main/osx-64::numexpr-2.7.1-py36hce01a72_0
numpy pkgs/main/osx-64::numpy-1.18.1-py36h7241aed_0
numpy-base pkgs/main/osx-64::numpy-base-1.18.1-py36h6575580_1
numpydoc pkgs/main/noarch::numpydoc-0.9.2-py_0
olefile pkgs/main/osx-64::olefile-0.46-py36_0
openpyxl pkgs/main/noarch::openpyxl-3.0.3-py_0
openssl pkgs/main/osx-64::openssl-1.1.1f-h1de35cc_0
packaging pkgs/main/noarch::packaging-20.3-py_0
pandas pkgs/main/osx-64::pandas-1.0.3-py36h6c726b0_0
pandoc pkgs/main/osx-64::pandoc-2.2.3.2-0
pandocfilters pkgs/main/osx-64::pandocfilters-1.4.2-py36_1
parso pkgs/main/noarch::parso-0.5.2-py_0
partd pkgs/main/noarch::partd-1.1.0-py_0
path pkgs/main/osx-64::path-13.1.0-py36_0
path.py pkgs/main/noarch::path.py-12.4.0-0
pathlib2 pkgs/main/osx-64::pathlib2-2.3.5-py36_0
pathtools pkgs/main/noarch::pathtools-0.1.2-py_1
patsy pkgs/main/osx-64::patsy-0.5.1-py36_0
pcre pkgs/main/osx-64::pcre-8.43-h0a44026_0
pep8 pkgs/main/osx-64::pep8-1.7.1-py36_0
pexpect pkgs/main/osx-64::pexpect-4.8.0-py36_0
pickleshare pkgs/main/osx-64::pickleshare-0.7.5-py36_0
pillow pkgs/main/osx-64::pillow-7.0.0-py36h4655f20_0
pip pkgs/main/osx-64::pip-20.0.2-py36_1
pluggy pkgs/main/osx-64::pluggy-0.13.1-py36_0
ply pkgs/main/osx-64::ply-3.11-py36_0
prometheus_client pkgs/main/noarch::prometheus_client-0.7.1-py_0
prompt-toolkit pkgs/main/noarch::prompt-toolkit-3.0.4-py_0
prompt_toolkit pkgs/main/noarch::prompt_toolkit-3.0.4-0
psutil pkgs/main/osx-64::psutil-5.7.0-py36h1de35cc_0
ptyprocess pkgs/main/osx-64::ptyprocess-0.6.0-py36_0
py pkgs/main/noarch::py-1.8.1-py_0
pycodestyle pkgs/main/osx-64::pycodestyle-2.5.0-py36_0
pycosat pkgs/main/osx-64::pycosat-0.6.3-py36h1de35cc_0
pycparser pkgs/main/noarch::pycparser-2.20-py_0
pycrypto pkgs/main/osx-64::pycrypto-2.6.1-py36h1de35cc_9
pycurl pkgs/main/osx-64::pycurl-7.43.0.5-py36ha12b0ac_0
pydocstyle pkgs/main/noarch::pydocstyle-4.0.1-py_0
pyflakes pkgs/main/osx-64::pyflakes-2.1.1-py36_0
pygments pkgs/main/noarch::pygments-2.6.1-py_0
pylint pkgs/main/osx-64::pylint-2.4.4-py36_0
pyodbc pkgs/main/osx-64::pyodbc-4.0.30-py36h0a44026_0
pyopenssl pkgs/main/osx-64::pyopenssl-19.1.0-py36_0
pyparsing pkgs/main/noarch::pyparsing-2.4.6-py_0
pyqt pkgs/main/osx-64::pyqt-5.9.2-py36h655552a_2
pyrsistent pkgs/main/osx-64::pyrsistent-0.16.0-py36h1de35cc_0
pysocks pkgs/main/osx-64::pysocks-1.7.1-py36_0
pytables pkgs/main/osx-64::pytables-3.6.1-py36h5bccee9_0
pytest pkgs/main/osx-64::pytest-5.4.1-py36_0
pytest-arraydiff pkgs/main/osx-64::pytest-arraydiff-0.3-py36h39e3cac_0
pytest-astropy pkgs/main/noarch::pytest-astropy-0.8.0-py_0
pytest-astropy-he~ pkgs/main/noarch::pytest-astropy-header-0.1.2-py_0
pytest-doctestplus pkgs/main/noarch::pytest-doctestplus-0.5.0-py_0
pytest-openfiles pkgs/main/noarch::pytest-openfiles-0.4.0-py_0
pytest-remotedata pkgs/main/osx-64::pytest-remotedata-0.3.2-py36_0
python pkgs/main/osx-64::python-3.6.10-hc70fcce_1
python-dateutil pkgs/main/noarch::python-dateutil-2.8.1-py_0
python-jsonrpc-se~ pkgs/main/noarch::python-jsonrpc-server-0.3.4-py_0
python-language-s~ pkgs/main/osx-64::python-language-server-0.31.9-py36_0
python.app pkgs/main/osx-64::python.app-2-py36_10
pytz pkgs/main/noarch::pytz-2019.3-py_0
pywavelets pkgs/main/osx-64::pywavelets-1.1.1-py36h1de35cc_0
pyyaml pkgs/main/osx-64::pyyaml-5.3.1-py36h1de35cc_0
pyzmq pkgs/main/osx-64::pyzmq-18.1.1-py36h0a44026_0
qdarkstyle pkgs/main/noarch::qdarkstyle-2.8-py_0
qt pkgs/main/osx-64::qt-5.9.7-h468cd18_1
qtawesome pkgs/main/noarch::qtawesome-0.7.0-py_0
qtconsole pkgs/main/noarch::qtconsole-4.7.2-py_0
qtpy pkgs/main/noarch::qtpy-1.9.0-py_0
readline pkgs/main/osx-64::readline-8.0-h1de35cc_0
requests pkgs/main/osx-64::requests-2.23.0-py36_0
rope pkgs/main/noarch::rope-0.16.0-py_0
rtree pkgs/main/osx-64::rtree-0.9.3-py36_0
ruamel_yaml pkgs/main/osx-64::ruamel_yaml-0.15.87-py36h1de35cc_0
scikit-image pkgs/main/osx-64::scikit-image-0.16.2-py36h6c726b0_0
scikit-learn pkgs/main/osx-64::scikit-learn-0.22.1-py36h27c97d8_0
scipy pkgs/main/osx-64::scipy-1.4.1-py36h9fa6033_0
seaborn pkgs/main/noarch::seaborn-0.10.0-py_0
send2trash pkgs/main/osx-64::send2trash-1.5.0-py36_0
setuptools pkgs/main/osx-64::setuptools-46.1.3-py36_0
simplegeneric pkgs/main/osx-64::simplegeneric-0.8.1-py36_2
singledispatch pkgs/main/osx-64::singledispatch-3.4.0.3-py36hf20db9d_0
sip pkgs/main/osx-64::sip-4.19.8-py36h0a44026_0
six pkgs/main/osx-64::six-1.14.0-py36_0
snappy pkgs/main/osx-64::snappy-1.1.7-he62c110_3
snowballstemmer pkgs/main/noarch::snowballstemmer-2.0.0-py_0
sortedcollections pkgs/main/osx-64::sortedcollections-1.1.2-py36_0
sortedcontainers pkgs/main/osx-64::sortedcontainers-2.1.0-py36_0
soupsieve pkgs/main/noarch::soupsieve-2.0-py_0
sphinx pkgs/main/noarch::sphinx-2.4.4-py_0
sphinxcontrib pkgs/main/osx-64::sphinxcontrib-1.0-py36_1
sphinxcontrib-app~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-applehelp-1.0.2-py_0
sphinxcontrib-dev~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-devhelp-1.0.2-py_0
sphinxcontrib-htm~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-htmlhelp-1.0.3-py_0
sphinxcontrib-jsm~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-jsmath-1.0.1-py_0
sphinxcontrib-qth~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-qthelp-1.0.3-py_0
sphinxcontrib-ser~
pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-serializinghtml-1.1.4-py_0
sphinxcontrib-web~ pkgs/main/noarch::sphinxcontrib-websupport-1.2.1-py_0
spyder pkgs/main/osx-64::spyder-4.1.1-py36_1
spyder-kernels pkgs/main/osx-64::spyder-kernels-1.9.0-py36_0
sqlalchemy pkgs/main/osx-64::sqlalchemy-1.3.15-py36h1de35cc_1
sqlite pkgs/main/osx-64::sqlite-3.31.1-ha441bb4_0
statsmodels pkgs/main/osx-64::statsmodels-0.11.0-py36h1de35cc_0
sympy pkgs/main/osx-64::sympy-1.5.1-py36_0
tbb pkgs/main/osx-64::tbb-2020.0-h04f5b5a_0
tblib pkgs/main/noarch::tblib-1.6.0-py_0
terminado pkgs/main/osx-64::terminado-0.8.3-py36_0
testpath pkgs/main/noarch::testpath-0.4.4-py_0
tk pkgs/main/osx-64::tk-8.6.8-ha441bb4_0
toolz pkgs/main/noarch::toolz-0.10.0-py_0
tornado pkgs/main/osx-64::tornado-6.0.4-py36h1de35cc_1
traitlets pkgs/main/osx-64::traitlets-4.3.3-py36_0
typed-ast pkgs/main/osx-64::typed-ast-1.4.1-py36h1de35cc_0
typing_extensions pkgs/main/osx-64::typing_extensions-3.7.4.1-py36_0
ujson pkgs/main/osx-64::ujson-1.35-py36h1de35cc_0
unicodecsv pkgs/main/osx-64::unicodecsv-0.14.1-py36he531d66_0
unixodbc pkgs/main/osx-64::unixodbc-2.3.7-h1de35cc_0
urllib3 pkgs/main/osx-64::urllib3-1.25.8-py36_0
watchdog pkgs/main/osx-64::watchdog-0.10.2-py36h1de35cc_0
wcwidth pkgs/main/noarch::wcwidth-0.1.9-py_0
webencodings pkgs/main/osx-64::webencodings-0.5.1-py36_1
werkzeug pkgs/main/noarch::werkzeug-1.0.0-py_0
wheel pkgs/main/osx-64::wheel-0.34.2-py36_0
widgetsnbextension pkgs/main/osx-64::widgetsnbextension-3.5.1-py36_0
wrapt pkgs/main/osx-64::wrapt-1.12.1-py36h1de35cc_1
wurlitzer pkgs/main/osx-64::wurlitzer-2.0.0-py36_0
xlrd pkgs/main/osx-64::xlrd-1.2.0-py36_0
xlsxwriter pkgs/main/noarch::xlsxwriter-1.2.8-py_0
xlwings pkgs/main/osx-64::xlwings-0.18.0-py36_0
xlwt pkgs/main/osx-64::xlwt-1.2.0-py36h5ad1178_0
xz pkgs/main/osx-64::xz-5.2.4-h1de35cc_4
yaml pkgs/main/osx-64::yaml-0.1.7-hc338f04_2
yapf pkgs/main/noarch::yapf-0.28.0-py_0
zeromq pkgs/main/osx-64::zeromq-4.3.1-h0a44026_3
zict pkgs/main/noarch::zict-2.0.0-py_0
zipp pkgs/main/noarch::zipp-2.2.0-py_0
zlib pkgs/main/osx-64::zlib-1.2.11-h1de35cc_3
zstd pkgs/main/osx-64::zstd-1.3.7-h5bba6e5_0
Proceed ([y]/n)?
Downloading and Extracting Packages
sphinxcontrib-serial | 24 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
snowballstemmer-2.0. | 58 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
imagesize-1.2.0 | 10 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
nbformat-5.0.4 | 89 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
prometheus_client-0. | 42 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
openpyxl-3.0.3 | 162 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
contextlib2-0.6.0.po | 16 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
asn1crypto-1.3.0 | 163 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
dask-core-2.13.0 | 569 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
joblib-0.14.1 | 201 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
pycparser-2.20 | 92 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
qtawesome-0.7.0 | 726 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
pygments-2.6.1 | 654 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
numpydoc-0.9.2 | 31 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
diff-match-patch-201 | 39 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
pytest-astropy-heade | 12 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
ipywidgets-7.5.1 | 107 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
bkcharts-0.2 | 132 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
python-dateutil-2.8. | 224 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
pytz-2019.3 | 231 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
intervaltree-3.0.2 | 25 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
nbconvert-5.6.1 | 459 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
babel-2.8.0 | 5.3 MB |
################################################################################################################################################################
| 100%
notebook-6.0.3 | 4.0 MB |
################################################################################################################################################################
| 100%
toolz-0.10.0 | 50 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
zict-2.0.0 | 13 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
sphinx-2.4.4 | 1.1 MB |
################################################################################################################################################################
| 100%
qtpy-1.9.0 | 39 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
jedi-0.15.2 | 738 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
heapdict-1.0.1 | 9 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
xlsxwriter-1.2.8 | 112 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
attrs-19.3.0 | 39 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
defusedxml-0.6.0 | 23 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
libcxxabi-4.0.1 | 350 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
widgetsnbextension-3 | 867 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
cloudpickle-1.3.0 | 30 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
jinja2-2.11.1 | 104 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
sphinxcontrib-appleh | 27 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
werkzeug-1.0.0 | 240 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
dask-2.13.0 | 14 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
path.py-12.4.0 | 7 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
sphinxcontrib-jsmath | 8 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
colorama-0.4.3 | 20 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
sphinxcontrib-devhel | 22 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
sphinxcontrib-htmlhe | 27 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
backports-1.0 | 139 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
python-jsonrpc-serve | 13 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
sphinxcontrib-qthelp | 25 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
flask-1.1.1 | 73 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
rope-0.16.0 | 126 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
jdcal-1.4.1 | 11 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
decorator-4.4.2 | 14 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
pathtools-0.1.2 | 10 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
more-itertools-8.2.0 | 41 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
testpath-0.4.4 | 88 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
imageio-2.8.0 | 3.0 MB |
################################################################################################################################################################
| 100%
pytest-openfiles-0.4 | 10 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
path-13.1.0 | 35 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
tblib-1.6.0 | 16 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
parso-0.5.2 | 69 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
py-1.8.1 | 71 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
applaunchservices-0. | 9 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
idna-2.9 | 49 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
jupyterlab_server-1. | 27 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
pylint-2.4.4 | 422 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
jupyter_client-6.1.2 | 82 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
partd-1.1.0 | 20 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
pyparsing-2.4.6 | 64 KB |
################################################################################################################################################################
| 100%
Preparing transaction: done
$ conda activate test
$ conda install pytorch torchvision -c pytorch
$ python
Python 3.6.10 |Anaconda, Inc.| (default, Mar 25 2020, 18:53:43)
[GCC 4.2.1 Compatible Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
Illegal instruction: 4
langkah 2: Migrasi ke conda forge
$ conda config --add channels conda-forge
$ conda config --set channel_priority strict
$ conda update --all // Perhaps this is the point, it might update a
brocken dependency
Keluaran:
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json,
will retry with next repodata source.
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json,
will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
current version: 4.8.2
latest version: 4.8.3
Please update conda by running
$ conda update -n base -c defaults conda
## Package Plan ##
environment location: /opt/anaconda3/envs/test
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
_pytorch_select-0.1 | cpu_0 169 KB
applaunchservices-0.2.1 | py_0 8 KB
conda-forge
asn1crypto-1.3.0 | py36_0 159 KB
conda-forge
attrs-19.3.0 | py_0 35 KB
conda-forge
babel-2.8.0 | py_0 6.0 MB
conda-forge
backports-1.0 | py_2 4 KB
conda-forge
bkcharts-0.2 | py36_0 126 KB
conda-forge
blas-1.0 | mkl 1 KB
conda-forge
cloudpickle-1.3.0 | py_0 24 KB
conda-forge
colorama-0.4.3 | py_0 17 KB
conda-forge
contextlib2-0.6.0.post1 | py_0 12 KB
conda-forge
dask-2.13.0 | py_0 4 KB
conda-forge
dask-core-2.13.0 | py_0 596 KB
conda-forge
decorator-4.4.2 | py_0 11 KB
conda-forge
defusedxml-0.6.0 | py_0 22 KB
conda-forge
diff-match-patch-20181111 | py_0 37 KB
conda-forge
flask-1.1.1 | py_1 69 KB
conda-forge
heapdict-1.0.1 | py_0 7 KB
conda-forge
idna-2.9 | py_1 52 KB
conda-forge
imageio-2.8.0 | py_0 3.1 MB
conda-forge
imagesize-1.2.0 | py_0 8 KB
conda-forge
intervaltree-3.0.2 | py_0 23 KB
conda-forge
ipywidgets-7.5.1 | py_0 101 KB
conda-forge
jdcal-1.4.1 | py_0 9 KB
conda-forge
jedi-0.15.2 | py36_0 757 KB
conda-forge
jinja2-2.11.1 | py_0 94 KB
conda-forge
joblib-0.14.1 | py_0 198 KB
conda-forge
jupyter_client-6.1.2 | py_0 74 KB
conda-forge
jupyterlab_server-1.1.0 | py_0 24 KB
conda-forge
libblas-3.8.0 | 14_mkl 10 KB
conda-forge
libcblas-3.8.0 | 14_mkl 10 KB
conda-forge
libcxxabi-4.0.1 | hcfea43d_1 458 KB
conda-forge
liblapack-3.8.0 | 14_mkl 10 KB
conda-forge
more-itertools-8.2.0 | py_0 35 KB
conda-forge
nbconvert-5.6.1 | py36_0 466 KB
conda-forge
nbformat-5.0.4 | py_0 98 KB
conda-forge
notebook-6.0.3 | py36_0 6.2 MB
conda-forge
numpydoc-0.9.2 | py_0 29 KB
conda-forge
openpyxl-3.0.3 | py_0 152 KB
conda-forge
parso-0.5.2 | py_0 66 KB
conda-forge
partd-1.1.0 | py_0 17 KB
conda-forge
path-13.1.0 | py36_0 34 KB
conda-forge
path.py-12.4.0 | 0 4 KB
conda-forge
pathtools-0.1.2 | py_1 8 KB
conda-forge
prometheus_client-0.7.1 | py_0 38 KB
conda-forge
py-1.8.1 | py_0 66 KB
conda-forge
pycparser-2.20 | py_0 89 KB
conda-forge
pygments-2.6.1 | py_0 683 KB
conda-forge
pylint-2.4.4 | py36_0 425 KB
conda-forge
pyparsing-2.4.6 | py_0 59 KB
conda-forge
python-dateutil-2.8.1 | py_0 220 KB
conda-forge
python-jsonrpc-server-0.3.4| py_0 11 KB
conda-forge
pytorch-1.4.0 |cpu_py36hf9bb1df_0 26.3 MB
pytz-2019.3 | py_0 237 KB
conda-forge
qtawesome-0.7.0 | py_0 786 KB
conda-forge
qtpy-1.9.0 | py_0 34 KB
conda-forge
rope-0.16.0 | py_0 117 KB
conda-forge
snowballstemmer-2.0.0 | py_0 55 KB
conda-forge
sphinx-2.4.4 | py_0 1.4 MB
conda-forge
sphinxcontrib-applehelp-1.0.2| py_0 28 KB
conda-forge
sphinxcontrib-devhelp-1.0.2| py_0 22 KB
conda-forge
sphinxcontrib-htmlhelp-1.0.3| py_0 27 KB
conda-forge
sphinxcontrib-jsmath-1.0.1 | py_0 7 KB
conda-forge
sphinxcontrib-qthelp-1.0.3 | py_0 25 KB
conda-forge
sphinxcontrib-serializinghtml-1.1.4| py_0 24 KB
conda-forge
tblib-1.6.0 | py_0 14 KB
conda-forge
testpath-0.4.4 | py_0 85 KB
conda-forge
toolz-0.10.0 | py_0 46 KB
conda-forge
widgetsnbextension-3.5.1 | py36_0 1.8 MB
conda-forge
xlsxwriter-1.2.8 | py_0 103 KB
conda-forge
zict-2.0.0 | py_0 10 KB
conda-forge
------------------------------------------------------------
Total: 51.9 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
_pytorch_select pkgs/main/osx-64::_pytorch_select-0.1-cpu_0
blaze conda-forge/osx-64::blaze-0.11.3-py36_0
datashape conda-forge/noarch::datashape-0.5.4-py_1
filelock conda-forge/noarch::filelock-3.0.10-py_0
flask-cors conda-forge/noarch::flask-cors-3.0.8-py_0
glob2 conda-forge/noarch::glob2-0.7-py_0
importlib-metadata
conda-forge/osx-64::importlib-metadata-1.6.0-py36h9f0ad1d_0
jupyterlab_launch~ conda-forge/noarch::jupyterlab_launcher-0.13.1-py_2
libblas conda-forge/osx-64::libblas-3.8.0-14_mkl
libcblas conda-forge/osx-64::libcblas-3.8.0-14_mkl
libclang conda-forge/osx-64::libclang-9.0.1-default_hf57f61e_0
liblapack conda-forge/osx-64::liblapack-3.8.0-14_mkl
libllvm8 conda-forge/osx-64::libllvm8-8.0.1-h770b8ee_0
libllvm9 conda-forge/osx-64::libllvm9-9.0.1-ha1b3eb9_0
libpq conda-forge/osx-64::libpq-12.2-h554dc5a_0
libwebp-base conda-forge/osx-64::libwebp-base-1.1.0-h0b31af3_3
nspr conda-forge/osx-64::nspr-4.20-h0a44026_1000
nss conda-forge/osx-64::nss-3.47-hc0980d9_0
odo conda-forge/noarch::odo-0.5.1-py_1
pkginfo conda-forge/noarch::pkginfo-1.5.0.1-py_0
python_abi conda-forge/osx-64::python_abi-3.6-1_cp36m
typing conda-forge/osx-64::typing-3.6.4-py36_0
The following packages will be REMOVED:
backports.os-0.1.1-py36_0
hypothesis-5.5.4-py_0
mkl_fft-1.0.15-py36h5e564d8_0
mkl_random-1.1.0-py36ha771720_0
numpy-base-1.18.1-py36h6575580_1
pytest-arraydiff-0.3-py36h39e3cac_0
pytest-astropy-0.8.0-py_0
pytest-astropy-header-0.1.2-py_0
pytest-doctestplus-0.5.0-py_0
pytest-openfiles-0.4.0-py_0
pytest-remotedata-0.3.2-py36_0
snappy-1.1.7-he62c110_3
tbb-2020.0-h04f5b5a_0
typing_extensions-3.7.4.1-py36_0
The following packages will be UPDATED:
appnope pkgs/main::appnope-0.1.0-py36hf537a9a~ -->
conda-forge::appnope-0.1.0-py36h9f0ad1d_1001
appscript pkgs/main::appscript-1.1.0-py36h1de35~ -->
conda-forge::appscript-1.1.0-py36h37b9a7d_1
argh pkgs/main::argh-0.26.2-py36_0 -->
conda-forge::argh-0.26.2-py36_1001
astroid pkgs/main::astroid-2.3.3-py36_0 -->
conda-forge::astroid-2.3.3-py36_1
astropy pkgs/main::astropy-4.0-py36h1de35cc_0 -->
conda-forge::astropy-4.0-py36h37b9a7d_2
autopep8 pkgs/main::autopep8-1.4.4-py_0 -->
conda-forge::autopep8-1.5-py_0
backports.shutil_~ pkgs/main/osx-64::backports.shutil_ge~ -->
conda-forge/noarch::backports.shutil_get_terminal_size-1.0.0-py_3
beautifulsoup4 pkgs/main::beautifulsoup4-4.8.2-py36_0 -->
conda-forge::beautifulsoup4-4.8.2-py36h9f0ad1d_1
bleach pkgs/main/osx-64::bleach-3.1.0-py36_0 -->
conda-forge/noarch::bleach-3.1.4-pyh9f0ad1d_0
blosc pkgs/main::blosc-1.16.3-hd9629dc_0 -->
conda-forge::blosc-1.17.1-h4a8c4bd_0
bottleneck pkgs/main::bottleneck-1.3.2-py36h776b~ -->
conda-forge::bottleneck-1.3.2-py36h255dfe6_1
bzip2 pkgs/main::bzip2-1.0.8-h1de35cc_0 -->
conda-forge::bzip2-1.0.8-h0b31af3_2
chardet pkgs/main::chardet-3.0.4-py36_1003 -->
conda-forge::chardet-3.0.4-py36h9f0ad1d_1006
cryptography pkgs/main::cryptography-2.8-py36ha12b~ -->
conda-forge::cryptography-2.8-py36hc9d8292_2
cycler pkgs/main/osx-64::cycler-0.10.0-py36h~ -->
conda-forge/noarch::cycler-0.10.0-py_2
cython pkgs/main::cython-0.29.15-py36h0a4402~ -->
conda-forge::cython-0.29.16-py36h0130604_0
docutils pkgs/main::docutils-0.16-py36_0 -->
conda-forge::docutils-0.16-py36h9f0ad1d_1
entrypoints pkgs/main::entrypoints-0.3-py36_0 -->
conda-forge::entrypoints-0.3-py36h9f0ad1d_1001
et_xmlfile pkgs/main/osx-64::et_xmlfile-1.0.1-py~ -->
conda-forge/noarch::et_xmlfile-1.0.1-py_1001
expat pkgs/main::expat-2.2.6-h0a44026_0 -->
conda-forge::expat-2.2.9-h4a8c4bd_2
fastcache pkgs/main::fastcache-1.1.0-py36h1de35~ -->
conda-forge::fastcache-1.1.0-py36h37b9a7d_1
flake8 pkgs/main::flake8-3.7.9-py36_0 -->
conda-forge::flake8-3.7.9-py36h9f0ad1d_1
freetype pkgs/main::freetype-2.9.1-hb4e5f40_0 -->
conda-forge::freetype-2.10.1-h8da9a1a_0
fsspec pkgs/main::fsspec-0.6.3-py_0 -->
conda-forge::fsspec-0.7.1-py_0
future pkgs/main::future-0.18.2-py36_0 -->
conda-forge::future-0.18.2-py36h9f0ad1d_1
gettext pkgs/main::gettext-0.19.8.1-h15daf44_3 -->
conda-forge::gettext-0.19.8.1-h46ab8bc_1002
gmp pkgs/main::gmp-6.1.2-hb37e062_1 -->
conda-forge::gmp-6.2.0-h4a8c4bd_2
gmpy2 pkgs/main::gmpy2-2.0.8-py36h6ef4df4_2 -->
conda-forge::gmpy2-2.1.0b1-py36h4160ff4_0
greenlet pkgs/main::greenlet-0.4.15-py36h1de35~ -->
conda-forge::greenlet-0.4.15-py36h37b9a7d_1
h5py pkgs/main::h5py-2.10.0-py36h3134771_0 -->
conda-forge::h5py-2.10.0-nompi_py36h106b333_102
hdf5 pkgs/main::hdf5-1.10.4-hfa1e0ec_0 -->
conda-forge::hdf5-1.10.5-nompi_h3e39495_1104
icu pkgs/main::icu-58.2-h4b95b61_1 -->
conda-forge::icu-64.2-h6de7cb9_1
importlib_metadata pkgs/main/osx-64::importlib_metadata-~ -->
conda-forge/noarch::importlib_metadata-1.6.0-0
ipykernel pkgs/main::ipykernel-5.1.4-py36h39e3c~ -->
conda-forge::ipykernel-5.2.0-py36h95af2a2_1
ipython pkgs/main::ipython-7.13.0-py36h5ca1d4~ -->
conda-forge::ipython-7.13.0-py36h9f0ad1d_2
ipython_genutils pkgs/main/osx-64::ipython_genutils-0.~ -->
conda-forge/noarch::ipython_genutils-0.2.0-py_1
isort pkgs/main::isort-4.3.21-py36_0 -->
conda-forge::isort-4.3.21-py36h9f0ad1d_1
jbig pkgs/main::jbig-2.1-h4d881f8_0 -->
conda-forge::jbig-2.1-h1de35cc_2001
jpeg pkgs/main::jpeg-9b-he5867d9_2 -->
conda-forge::jpeg-9c-h1de35cc_1001
jsonschema pkgs/main::jsonschema-3.2.0-py36_0 -->
conda-forge::jsonschema-3.2.0-py36h9f0ad1d_1
jupyter_console pkgs/main::jupyter_console-6.1.0-py_0 -->
conda-forge::jupyter_console-6.1.0-py_1
jupyter_core pkgs/main::jupyter_core-4.6.3-py36_0 -->
conda-forge::jupyter_core-4.6.3-py36h9f0ad1d_1
jupyterlab pkgs/main::jupyterlab-1.2.6-pyhf63ae9~ -->
conda-forge::jupyterlab-2.0.1-py_0
keyring pkgs/main::keyring-21.1.0-py36_0 -->
conda-forge::keyring-21.1.1-py36h9f0ad1d_2
kiwisolver pkgs/main::kiwisolver-1.1.0-py36h0a44~ -->
conda-forge::kiwisolver-1.1.0-py36h863e41a_1
lazy-object-proxy pkgs/main::lazy-object-proxy-1.4.3-py~ -->
conda-forge::lazy-object-proxy-1.4.3-py36h37b9a7d_2
libcxx pkgs/main::libcxx-4.0.1-hcfea43d_1 -->
conda-forge::libcxx-9.0.1-1
libffi pkgs/main::libffi-3.2.1-h475c297_4 -->
conda-forge::libffi-3.2.1-h4a8c4bd_1007
libgfortran pkgs/main::libgfortran-3.0.1-h93005f0~ -->
conda-forge::libgfortran-4.0.0-2
libiconv pkgs/main::libiconv-1.15-hdd342a3_7 -->
conda-forge::libiconv-1.15-h0b31af3_1006
libpng pkgs/main::libpng-1.6.37-ha441bb4_0 -->
conda-forge::libpng-1.6.37-hbbe82c9_1
libsodium pkgs/main::libsodium-1.0.16-h3efe00b_0 -->
conda-forge::libsodium-1.0.17-h01d97ff_0
libspatialindex pkgs/main::libspatialindex-1.9.3-h0a4~ -->
conda-forge::libspatialindex-1.9.3-h4a8c4bd_3
libtiff pkgs/main::libtiff-4.1.0-hcb84e12_0 -->
conda-forge::libtiff-4.1.0-h2ae36a8_6
libxml2 pkgs/main::libxml2-2.9.9-hf6e021a_1 -->
conda-forge::libxml2-2.9.10-h53d96d6_0
llvm-openmp pkgs/main::llvm-openmp-4.0.1-hcfea43d~ -->
conda-forge::llvm-openmp-9.0.1-h28b9765_2
llvmlite pkgs/main::llvmlite-0.31.0-py36h13419~ -->
conda-forge::llvmlite-0.31.0-py36hde82470_1
locket pkgs/main/osx-64::locket-0.2.0-py36hc~ -->
conda-forge/noarch::locket-0.2.0-py_2
lxml pkgs/main::lxml-4.5.0-py36hef8c89e_0 -->
conda-forge::lxml-4.5.0-py36h2ab0afd_1
lz4-c pkgs/main::lz4-c-1.8.1.2-h1de35cc_0 -->
conda-forge::lz4-c-1.8.3-h6de7cb9_1001
lzo pkgs/main::lzo-2.10-h362108e_2 -->
conda-forge::lzo-2.10-h1de35cc_1000
markupsafe pkgs/main::markupsafe-1.1.1-py36h1de3~ -->
conda-forge::markupsafe-1.1.1-py36h37b9a7d_1
matplotlib pkgs/main::matplotlib-3.1.3-py36_0 -->
conda-forge::matplotlib-3.2.1-0
matplotlib-base pkgs/main::matplotlib-base-3.1.3-py36~ -->
conda-forge::matplotlib-base-3.2.1-py36h83d3ec1_0
mistune pkgs/main::mistune-0.8.4-py36h1de35cc~ -->
conda-forge::mistune-0.8.4-py36h0b31af3_1000
mkl pkgs/main::mkl-2019.4-233 -->
conda-forge::mkl-2019.5-281
mpc pkgs/main::mpc-1.1.0-h6ef4df4_1 -->
conda-forge::mpc-1.1.0-h4160ff4_1006
mpfr pkgs/main::mpfr-4.0.1-h3018a27_3 -->
conda-forge::mpfr-4.0.2-h44b798e_0
networkx pkgs/main::networkx-2.4-py_0 -->
conda-forge::networkx-2.4-py_1
ninja pkgs/main::ninja-1.9.0-py36h04f5b5a_0 -->
conda-forge::ninja-1.10.0-ha1b3eb9_0
nose pkgs/main::nose-1.3.7-py36_2 -->
conda-forge::nose-1.3.7-py36h9f0ad1d_1004
numexpr pkgs/main::numexpr-2.7.1-py36hce01a72~ -->
conda-forge::numexpr-2.7.1-py36hcc1bba6_1
numpy pkgs/main::numpy-1.18.1-py36h7241aed_0 -->
conda-forge::numpy-1.18.1-py36hdc5ca10_1
pandoc pkgs/main::pandoc-2.2.3.2-0 -->
conda-forge::pandoc-2.9.2-0
pathlib2 pkgs/main::pathlib2-2.3.5-py36_0 -->
conda-forge::pathlib2-2.3.5-py36h9f0ad1d_1
pcre pkgs/main::pcre-8.43-h0a44026_0 -->
conda-forge::pcre-8.44-h4a8c4bd_0
pexpect pkgs/main::pexpect-4.8.0-py36_0 -->
conda-forge::pexpect-4.8.0-py36h9f0ad1d_1
pickleshare pkgs/main::pickleshare-0.7.5-py36_0 -->
conda-forge::pickleshare-0.7.5-py36h9f0ad1d_1001
pillow pkgs/main::pillow-7.0.0-py36h4655f20_0 -->
conda-forge::pillow-7.0.0-py36h2ae5dfa_1
pip pkgs/main/osx-64::pip-20.0.2-py36_1 -->
conda-forge/noarch::pip-20.0.2-py_2
ply pkgs/main/osx-64::ply-3.11-py36_0 -->
conda-forge/noarch::ply-3.11-py_1
prompt-toolkit pkgs/main::prompt-toolkit-3.0.4-py_0 -->
conda-forge::prompt-toolkit-3.0.5-py_0
prompt_toolkit pkgs/main::prompt_toolkit-3.0.4-0 -->
conda-forge::prompt_toolkit-3.0.5-0
psutil pkgs/main::psutil-5.7.0-py36h1de35cc_0 -->
conda-forge::psutil-5.7.0-py36h37b9a7d_1
ptyprocess pkgs/main/osx-64::ptyprocess-0.6.0-py~ -->
conda-forge/noarch::ptyprocess-0.6.0-py_1001
pycosat pkgs/main::pycosat-0.6.3-py36h1de35cc~ -->
conda-forge::pycosat-0.6.3-py36h37b9a7d_1004
pycrypto pkgs/main::pycrypto-2.6.1-py36h1de35c~ -->
conda-forge::pycrypto-2.6.1-py36h37b9a7d_1004
pydocstyle pkgs/main::pydocstyle-4.0.1-py_0 -->
conda-forge::pydocstyle-5.0.2-py_0
pyopenssl pkgs/main/osx-64::pyopenssl-19.1.0-py~ -->
conda-forge/noarch::pyopenssl-19.1.0-py_1
pyqt pkgs/main::pyqt-5.9.2-py36h655552a_2 -->
conda-forge::pyqt-5.12.3-py36he22c54c_1
pysocks pkgs/main::pysocks-1.7.1-py36_0 -->
conda-forge::pysocks-1.7.1-py36h9f0ad1d_1
pytables pkgs/main::pytables-3.6.1-py36h5bccee~ -->
conda-forge::pytables-3.6.1-py36h6f8395a_1
python pkgs/main::python-3.6.10-hc70fcce_1 -->
conda-forge::python-3.6.10-hce46be0_1009_cpython
pyzmq pkgs/main::pyzmq-18.1.1-py36h0a44026_0 -->
conda-forge::pyzmq-19.0.0-py36h820b253_1
qdarkstyle pkgs/main::qdarkstyle-2.8-py_0 -->
conda-forge::qdarkstyle-2.8.1-pyh9f0ad1d_0
qt pkgs/main::qt-5.9.7-h468cd18_1 -->
conda-forge::qt-5.12.5-h514805e_3
requests pkgs/main/osx-64::requests-2.23.0-py3~ -->
conda-forge/noarch::requests-2.23.0-pyh8c360ce_2
rtree pkgs/main::rtree-0.9.3-py36_0 -->
conda-forge::rtree-0.9.4-py36he053a7a_1
scikit-learn pkgs/main::scikit-learn-0.22.1-py36h2~ -->
conda-forge::scikit-learn-0.22.2.post1-py36h3dc85bc_0
scipy pkgs/main::scipy-1.4.1-py36h9fa6033_0 -->
conda-forge::scipy-1.4.1-py36h1dac7e4_2
seaborn pkgs/main::seaborn-0.10.0-py_0 -->
conda-forge::seaborn-0.10.0-py_1
singledispatch pkgs/main::singledispatch-3.4.0.3-py3~ -->
conda-forge::singledispatch-3.4.0.3-py36_1000
sip pkgs/main::sip-4.19.8-py36h0a44026_0 -->
conda-forge::sip-4.19.20-py36h4a8c4bd_0
six pkgs/main/osx-64::six-1.14.0-py36_0 -->
conda-forge/noarch::six-1.14.0-py_1
statsmodels pkgs/main::statsmodels-0.11.0-py36h1d~ -->
conda-forge::statsmodels-0.11.1-py36h37b9a7d_1
sympy pkgs/main::sympy-1.5.1-py36_0 -->
conda-forge::sympy-1.5.1-py36h9f0ad1d_3
terminado pkgs/main::terminado-0.8.3-py36_0 -->
conda-forge::terminado-0.8.3-py36h9f0ad1d_1
tk pkgs/main::tk-8.6.8-ha441bb4_0 -->
conda-forge::tk-8.6.10-hbbe82c9_0
traitlets pkgs/main::traitlets-4.3.3-py36_0 -->
conda-forge::traitlets-4.3.3-py36h9f0ad1d_1
ujson pkgs/main::ujson-1.35-py36h1de35cc_0 -->
conda-forge::ujson-1.35-py36h0130604_1002
unicodecsv pkgs/main/osx-64::unicodecsv-0.14.1-p~ -->
conda-forge/noarch::unicodecsv-0.14.1-py_1
unixodbc pkgs/main::unixodbc-2.3.7-h1de35cc_0 -->
conda-forge::unixodbc-2.3.7-hea208f4_1000
werkzeug pkgs/main::werkzeug-1.0.0-py_0 -->
conda-forge::werkzeug-1.0.1-pyh9f0ad1d_0
wheel pkgs/main/osx-64::wheel-0.34.2-py36_0 -->
conda-forge/noarch::wheel-0.34.2-py_1
wurlitzer pkgs/main::wurlitzer-2.0.0-py36_0 -->
conda-forge::wurlitzer-2.0.0-py36h9f0ad1d_1
xlwings pkgs/main::xlwings-0.18.0-py36_0 -->
conda-forge::xlwings-0.18.0-py36h9f0ad1d_1
xlwt pkgs/main/osx-64::xlwt-1.2.0-py36h5ad~ -->
conda-forge/noarch::xlwt-1.3.0-py_1
xz pkgs/main::xz-5.2.4-h1de35cc_4 -->
conda-forge::xz-5.2.4-h0b31af3_1002
yaml pkgs/main::yaml-0.1.7-hc338f04_2 -->
conda-forge::yaml-0.2.2-h0b31af3_1
yapf pkgs/main::yapf-0.28.0-py_0 -->
conda-forge::yapf-0.29.0-py_0
zeromq pkgs/main::zeromq-4.3.1-h0a44026_3 -->
conda-forge::zeromq-4.3.2-h6de7cb9_2
zipp pkgs/main::zipp-2.2.0-py_0 -->
conda-forge::zipp-3.1.0-py_0
zlib pkgs/main::zlib-1.2.11-h1de35cc_3 -->
conda-forge::zlib-1.2.11-h0b31af3_1006
zstd pkgs/main::zstd-1.3.7-h5bba6e5_0 -->
conda-forge::zstd-1.4.4-hed8d7c8_2
The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:
alabaster pkgs/main/osx-64::alabaster-0.7.12-py~ -->
conda-forge/noarch::alabaster-0.7.12-py_0
anaconda-client pkgs/main/osx-64::anaconda-client-1.7~ -->
conda-forge/noarch::anaconda-client-1.7.2-py_0
anaconda-project pkgs/main::anaconda-project-0.8.4-py_0 -->
conda-forge::anaconda-project-0.8.3-py_0
applaunchservices pkgs/main --> conda-forge
asn1crypto pkgs/main --> conda-forge
atomicwrites pkgs/main/osx-64::atomicwrites-1.3.0-~ -->
conda-forge/noarch::atomicwrites-1.3.0-py_0
attrs pkgs/main --> conda-forge
babel pkgs/main --> conda-forge
backcall pkgs/main/osx-64::backcall-0.1.0-py36~ -->
conda-forge/noarch::backcall-0.1.0-py_0
backports pkgs/main --> conda-forge
bitarray pkgs/main::bitarray-1.2.1-py36h1de35c~ -->
conda-forge::bitarray-1.2.1-py36h0b31af3_0
bkcharts pkgs/main --> conda-forge
blas pkgs/main --> conda-forge
bokeh pkgs/main::bokeh-2.0.1-py36_0 -->
conda-forge::bokeh-1.4.0-py36h9f0ad1d_1
boto pkgs/main/osx-64::boto-2.49.0-py36_0 -->
conda-forge/noarch::boto-2.49.0-py_0
ca-certificates pkgs/main::ca-certificates-2020.1.1-0 -->
conda-forge::ca-certificates-2019.11.28-hecc5488_0
certifi pkgs/main::certifi-2019.11.28-py36_1 -->
conda-forge::certifi-2019.11.28-py36h9f0ad1d_1
cffi pkgs/main::cffi-1.14.0-py36hb5b8e2f_0 -->
conda-forge::cffi-1.14.0-py36h356ff06_0
click pkgs/main::click-7.1.1-py_0 -->
conda-forge::click-7.1.1-pyh8c360ce_0
cloudpickle pkgs/main --> conda-forge
clyent pkgs/main/osx-64::clyent-1.2.2-py36_1 -->
conda-forge/noarch::clyent-1.2.2-py_1
colorama pkgs/main --> conda-forge
contextlib2 pkgs/main --> conda-forge
curl pkgs/main::curl-7.69.1-ha441bb4_0 -->
conda-forge::curl-7.68.0-h8754def_0
cytoolz pkgs/main::cytoolz-0.10.1-py36h1de35c~ -->
conda-forge::cytoolz-0.10.1-py36h0b31af3_0
dask pkgs/main --> conda-forge
dask-core pkgs/main --> conda-forge
dbus pkgs/main::dbus-1.13.12-h90a0687_0 -->
conda-forge::dbus-1.13.6-h2f22bb5_0
decorator pkgs/main --> conda-forge
defusedxml pkgs/main --> conda-forge
diff-match-patch pkgs/main --> conda-forge
distributed pkgs/main::distributed-2.13.0-py36_0 -->
conda-forge::distributed-2.13.0-py36h9f0ad1d_0
flask pkgs/main --> conda-forge
gevent pkgs/main::gevent-1.4.0-py36h1de35cc_0 -->
conda-forge::gevent-1.4.0-py36h0b31af3_0
glib pkgs/main::glib-2.63.1-hd977a24_0 -->
conda-forge::glib-2.58.3-py36hb0ce7ff_1003
heapdict pkgs/main --> conda-forge
html5lib pkgs/main/osx-64::html5lib-1.0.1-py36~ -->
conda-forge/noarch::html5lib-1.0.1-py_0
idna pkgs/main --> conda-forge
imageio pkgs/main --> conda-forge
imagesize pkgs/main --> conda-forge
intervaltree pkgs/main --> conda-forge
ipywidgets pkgs/main --> conda-forge
itsdangerous pkgs/main/osx-64::itsdangerous-1.1.0-~ -->
conda-forge/noarch::itsdangerous-1.1.0-py_0
jdcal pkgs/main --> conda-forge
jedi pkgs/main --> conda-forge
jinja2 pkgs/main --> conda-forge
joblib pkgs/main --> conda-forge
json5 pkgs/main::json5-0.9.3-py_0 -->
conda-forge::json5-0.9.0-py_0
jupyter pkgs/main/osx-64::jupyter-1.0.0-py36_7 -->
conda-forge/noarch::jupyter-1.0.0-py_2
jupyter_client pkgs/main --> conda-forge
jupyterlab_server pkgs/main --> conda-forge
krb5 pkgs/main::krb5-1.17.1-hddcf347_0 -->
conda-forge::krb5-1.16.4-h1752a42_0
libcurl pkgs/main::libcurl-7.69.1-h051b688_0 -->
conda-forge::libcurl-7.68.0-h709d2b2_0
libcxxabi pkgs/main --> conda-forge
libedit pkgs/main::libedit-3.1.20181209-hb402~ -->
conda-forge::libedit-3.1.20170329-hcfe32e1_1001
libssh2 pkgs/main::libssh2-1.9.0-ha12b0ac_1 -->
conda-forge::libssh2-1.8.2-hcdc9a53_2
libxslt pkgs/main::libxslt-1.1.33-h33a18ac_0 -->
conda-forge::libxslt-1.1.33-h320ff13_0
mccabe pkgs/main/osx-64::mccabe-0.6.1-py36_1 -->
conda-forge/noarch::mccabe-0.6.1-py_1
mkl-service pkgs/main::mkl-service-2.3.0-py36hfbe~ -->
conda-forge::mkl-service-2.3.0-py36h0b31af3_0
mock pkgs/main/noarch::mock-4.0.1-py_0 -->
conda-forge/osx-64::mock-3.0.5-py36h9f0ad1d_1
more-itertools pkgs/main --
Oke itu menyelesaikan satu masalah:
pytorch-1.4.0 |cpu_py36hf9bb1df_0 26.3 MB
terlihat seperti bug pada keluaran logging conda . Paket itu adalah paket dari saluran pytorch yang sudah terinstal. Melihat lebih jauh ke bawah pada output apa yang akan menjadi INSTALLED , REMOVED dan UPDATED akan mengkonfirmasi bahwa paket pytorch tidak berubah. Jadi tidak ada pytorch dari conda-forge.
Kemudian, Anda tidak memberikan output dari conda install pytorch torchvision -c pytorch , saat ini yang memberikan:
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
ninja-1.9.0 | py36h04f5b5a_0 90 KB
pytorch-1.4.0 | py3.6_0 34.5 MB pytorch
torchvision-0.5.0 | py36_cpu 5.8 MB pytorch
------------------------------------------------------------
Total: 40.4 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
ninja pkgs/main/osx-64::ninja-1.9.0-py36h04f5b5a_0
pytorch pytorch/osx-64::pytorch-1.4.0-py3.6_0
torchvision pytorch/osx-64::torchvision-0.5.0-py36_cpu
untuk saya. osx-64/pytorch-1.4.0-py3.6_0.tar.bz2 adalah versi terbaru di https://anaconda.org/pytorch/pytorch/files , dan itu tidak crash pada import torch untuk saya.
Catatan tambahan: bahwa mengubah urutan saluran dari defaults menjadi conda-forge adalah sesuatu yang Anda tidak pernah ingin lakukan, ini adalah resep untuk masalah. Selalu buat env baru sebagai gantinya.
rgommers
pada 1 Apr 2020
Masalah terkait
miguelvr
·
3Komentar
bartvm
·
3Komentar
a1363901216
·
3Komentar
soumith
·
3Komentar
cdluminate
·
3Komentar
Komentar yang paling membantu
Dari output valgrind, kesalahan terjadi pada
_GLOBAL__sub_I_AVX2.cppyang menginisialisasi variabel global untukTH/vector/AVX2.cpp. Karena file itu tidak mendeklarasikan globalnya sendiri, saya menduga itu disebabkan oleh header yang disertakan karena 8ffcbfb7d45579c4761cd8a8aafcd82218efb4ab.Satu kandidat bisa menjadi
ATen/Dimname.hyang sekarang disertakan melalui rantai penyertaan berikut:TH/vector/AVX2.cpp->ATen/Context.h->ATen/core/Tensor.h->ATen/NamedTensor.h->ATen/Dimname.hDi sana kita melihat satu variabel global sedang diinisialisasi:
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/8ffcbfb7d45579c4761cd8a8aafcd82218efb4ab/aten/src/ATen/Dimname.h#L30
@elbamos bisakah Anda mencoba menjalankan dari https://github.com/peterbell10/pytorch/commit/1a2b2de79c22a091c07147ecd6105192d94980de untuk melihat apakah itu mengubah sesuatu?